遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）是深度學(xué)習(xí)中一種將某個任務(wù)中訓(xùn)練得到的模型遷移到另一個任務(wù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。具體來說：

遷移學(xué)習(xí)的定義：遷移學(xué)習(xí)是指把為任務(wù)A開發(fā)的模型作為初始點，重新使用在為任務(wù)B開發(fā)模型的過程中。它是通過從已學(xué)習(xí)的相關(guān)任務(wù)中轉(zhuǎn)移知識來改進(jìn)學(xué)習(xí)的新任務(wù)，即使大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是為了解決單個任務(wù)而設(shè)計的。

遷移學(xué)習(xí)的本質(zhì)：遷移學(xué)習(xí)的本質(zhì)是適應(yīng)，可以是適應(yīng)一個任務(wù)、適應(yīng)一種模態(tài)、適應(yīng)一個領(lǐng)域、適應(yīng)一種語言、適應(yīng)一份新數(shù)據(jù)等。適應(yīng)有兩方面的內(nèi)涵：一是只有已經(jīng)能用的東西才能“適應(yīng)”新東西，二是這個能用的東西需要在別的場景下發(fā)揮作用。

遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用：在實際應(yīng)用中，遷移學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)、任務(wù)、模型間的相似性，將訓(xùn)練好的內(nèi)容應(yīng)用到新的任務(wù)上。它不是具體的模型，更像是一種解題思路。遷移學(xué)習(xí)可以幫助解決目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)太少、需要節(jié)約訓(xùn)練時間或?qū)崿F(xiàn)個性化應(yīng)用等問題。

遷移學(xué)習(xí)的過程：遷移學(xué)習(xí)通常涉及兩個領(lǐng)域：源域和目標(biāo)域。源域是已有的知識和數(shù)據(jù)，即被遷移的對象；目標(biāo)域是被賦予“經(jīng)驗”的領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)的過程就是將源域的知識應(yīng)用到目標(biāo)域中，以改進(jìn)目標(biāo)域的學(xué)習(xí)任務(wù)。

遷移學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它允許我們將在一個任務(wù)中學(xué)到的知識轉(zhuǎn)移到另一個相關(guān)任務(wù)中，從而提高新任務(wù)的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性。