迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它通过将从一个任务中学到的知识或模型应用于另一个相关任务中，以提高学习性能。迁移学习的核心思想是将一个任务中学到的知识迁移到另一个任务中，从而减少在新任务上的训练时间和数据需求。
迁移学习可以在以下情况下发挥作用：
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数据不足：当新任务的训练数据较少时，迁移学习可以通过利用已有任务的训练数据来提高模型性能。
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相似任务：当新任务和已有任务之间存在一定的相似性时，迁移学习可以将已有任务的知识迁移到新任务上，从而加速新任务的学习过程。
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特征表示学习：通过迁移学习，可以将已有任务学习到的特征表示应用于新任务，从而提供更好的特征表达。
迁移学习可以采用多种方法，包括以下几种常见的方式：
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基于实例的迁移学习：将已有任务的样本直接应用于新任务中，可以通过调整样本的权重或标签来适应新任务。
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特征提取迁移学习：将已有任务学习到的特征提取器应用于新任务中，可以直接使用已有任务的特征表示来加快新任务的学习过程。
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模型迁移学习：将已有任务学习到的模型参数应用于新任务中，可以通过微调模型参数来适应新任务。
迁移学习在许多领域都有广泛的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。通过迁移学习，可以利用已有任务的知识和经验来加速新任务的学习，提高模型性能，同时减少对大量训练数据的需求。
