目錄
一、通俗解釋
二、專業解析
三、權威參考
遷移學習就是讓AI把在一個任務中學到的本事，拿來加速另一個任務的學習，實現“舉一反三”。
一、通俗解釋
想象你已經學會了打乒乓球，現在去學打網球，是不是會學得更快？因為你的眼力、反應速度、揮拍動作都可以“遷移”過去。這就是遷移學習的意思：AI模型在一個任務上學到的“經驗”，可以拿來幫它更快學會另一個任務。
舉個例子：
一個AI模型本來是用來識別貓和狗的，現在你想用它來識別老虎和豹子。與其重新從頭教它“什么是動物”，不如直接在它已有的“識圖能力”上稍作訓練，這樣更快、也更準確。
遷移學習就是讓AI把舊知識“借過來”，用在新任務上，舉一反三，事半功倍。
二、專業解析
遷移學習（Transfer Learning）是指在源任務（source task）中獲得的知識被遷移到目標任務（target task）中，以提升在目標任務上的學習效率或性能。它打破了傳統機器學習中“任務與數據必須完全一致”的前提，使得模型可以利用已有模型參數、特征表示或知識結構，加速新任務的學習。
1、主要類型：
基于特征的遷移：如使用預訓練模型提取特征（如ResNet提取圖像特征）。
基于參數的遷移：微調（Fine-tuning）預訓練模型權重，例如在BERT基礎上訓練問答模型。
基于實例的遷移：通過加權或篩選，部分源任務樣本參與目標任務訓練。
基于關系/結構的遷移：如遷移圖結構、任務相關性或神經元連接模式。
2、應用場景：
計算機視覺：圖像識別、目標檢測、醫學影像
自然語言處理：語義理解、文本分類、小樣本問答
醫療、金融、工業等領域的小樣本學習問題
3、優勢：
降低標注成本：減少對目標任務大量標注數據的依賴
提高泛化能力：跨任務共享知識提升模型魯棒性
縮短訓練時間：減少從零訓練的資源與時間開銷
三、權威參考
1、ISO/IEC 23053:2022（國際標準）?
遷移學習是一種通過修改預先訓練模型來執行不同相關任務的技術，旨在利用源領域的知識減少目標領域的數據需求和計算成本。
2、IEEE 2937-2022（國際標準）?
遷移學習代表從一個任務中學到的知識轉移到另一個任務的可能性，通過預訓練模型的參數傳遞和微調（Fine-tuning），提升新任務的性能。
3、吳恩達（Andrew Ng）?
遷移學習是繼監督學習后，推動機器學習商業成功的核心驅動力，尤其在醫療、金融等數據稀缺領域。
