第32节：基于ImageNet预训练模型的迁移学习与微调

1. 引言

在深度学习领域，迁移学习(Transfer Learning)已经成为解决计算机视觉任务的重要方法，特别是在数据量有限的情况下。其中，基于ImageNet数据集预训练的模型因其强大的特征提取能力而被广泛应用于各种视觉任务。本文将详细介绍迁移学习的概念、ImageNet预训练模型的特点、微调(Fine-tuning)技术及其在实际应用中的实施方法。

2. 迁移学习概述

2.1 迁移学习的定义

迁移学习是指将在一个任务上训练得到的知识(模型参数)迁移到另一个相关任务上的过程。

与传统机器学习方法不同，迁移学习不要求训练数据和测试数据必须满足独立同分布的条件，

而是利用源领域(Source Domain)的知识来帮助目标领域(Target Domain)的学习。

2.2 迁移学习的优势

1. 数据效率：当目标领域数据较少时，迁移学习可以显著提高模型性能