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迁移学习模型构建指南（Python实现）

一、迁移学习概述

迁移学习是一种机器学习方法，通过将预训练模型的知识迁移到新任务中，显著提升模型性能和训练效率。其核心思想是：模型在大型数据集上学习到的通用特征（如边缘、纹理、形状）可被复用至相关任务。

迁移学习类型：

1. 特征提取：冻结预训练模型权重，仅训练新添加的分类层
2. 微调：解冻部分预训练层，与新层共同训练
3. 领域自适应：处理源域与目标域分布差异
4. 多任务学习：单个模型同时学习多个相关任务

数学基础：
迁移学习的损失函数可表示为：
L =