什麼是遷移學習

遷移學習是機器學習中的一個重要概念，旨在將一個領域的知識轉移到另一個相關領域。通常，模型在一個任務上經過訓練後，可以將其知識應用於另一個任務，從而減少對大量標註數據的需求。

在傳統的機器學習中，模型通常需要從零開始訓練，在特定任務的數據上進行優化。然而，遷移學習允許模型利用在相關任務上獲得的知識，這在數據稀缺或訓練時間有限的情況下尤為重要。遷移學習的運作方式通常包括兩個階段：首先在源領域上訓練模型，然後將其遷移到目標領域進行微調。

遷移學習在許多領域都具有重要的應用，包括計算機視覺、自然語言處理和語音識別等。例如，在計算機視覺中，一個在大規模圖像數據集（如ImageNet）上訓練的模型可以被遷移到特定的圖像分類任務中。

隨著深度學習技術的不斷發展，遷移學習逐漸成為一種主流的方法，特別是在需要快速部署和高效利用資源的場景下。儘管遷移學習的優勢顯而易見，但也存在一些挑戰，如源領域和目標領域之間的相關性不足可能導致性能下降。