1. 引言

在深度學習領域，遷移學習(Transfer Learning)已經成為解決計算機視覺任務的重要方法，特別是在數據量有限的情況下。其中，基于ImageNet數據集預訓練的模型因其強大的特征提取能力而被廣泛應用于各種視覺任務。本文將詳細介紹遷移學習的概念、ImageNet預訓練模型的特點、微調(Fine-tuning)技術及其在實際應用中的實施方法。

2. 遷移學習概述

2.1 遷移學習的定義

遷移學習是指將在一個任務上訓練得到的知識(模型參數)遷移到另一個相關任務上的過程。

與傳統機器學習方法不同，遷移學習不要求訓練數據和測試數據必須滿足獨立同分布的條件，

而是利用源領域(Source Domain)的知識來幫助目標領域(Target Domain)的學習。

2.2 遷移學習的優勢

1. 數據效率：當目標領域數據較少時，遷移學習可以顯著提高模型性能