【深度学习新浪潮】什么是迁移学习？

引言

在算法落地过程中，我们常面临两个核心痛点：数据稀缺（比如新业务场景只有几百条标注数据）、标注成本高（比如医疗影像、工业质检等领域，专业标注员成本极高）。传统机器学习模型需要大量标注数据才能达到理想效果，而迁移学习（Transfer Learning, TL）恰好解决了这个问题——它将从“源域”（已有的大量数据场景）学到的知识，迁移到“目标域”（新的小数据场景），让模型快速适配新任务。

对于算法工程师而言，迁移学习不是“可选技能”，而是“必备工具”：它能大幅降低数据依赖、缩短模型迭代周期、提升落地效率。本文将从“概念拆解→分类解析→实战代码→调优技巧”四个维度，带大家零基础入门迁移学习，所有代码基于PyTorch实现，可直接运行！

一、迁移学习核心概念：先搞懂“是什么”

在动手写代码前，必须明确3个核心概念，避免后续混淆：

术语	定义	例子
源域（Source Domain）	已有大量标注数据、模型已训练成熟的领域	ImageNet数据集（1000类，百万级图片）、预训练的BERT模