什么是迁移学习 迁移学习发展历程

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域中的一个重要概念，指在学习新任务时利用已经学过的相关知识。具体来说，通过从源领域中学习到的知识来帮助解决目标领域中的学习问题。迁移学习可以有效地缓解数据稀缺、领域转移等问题，同时能够提升模型效果和泛化能力。

1.什么是迁移学习

迁移学习是指在不同的任务之间或者在不同的数据分布之间共享模型的参数或者特征表达，以达到提升目标任务性能的目的。传统的机器学习方法通常仅适用于一个给定的任务或数据集，而迁移学习则通过将先前学习的知识应用于新任务或数据上，使得学习效果更好，对数据样本量不足或不平衡等问题有良好的处理能力。

2.迁移学习的发展历程

随着深度学习的发展，迁移学习在自然语言处理、计算机视觉等领域得到广泛应用。早期的迁移学习方法主要集中在浅层模型和手工设计特征上，而近年来深度迁移学习因其能够更好地挖掘数据内部的规律和复杂性逐渐成为热门领域。目前最流行的深度迁移学习方法包括基于预训练模型的迁移、对抗生成网络（GAN）等。