機器學習方法
遷移學習(Transfer Learning)是一種機器學習方法，其核心在於將在一箇任務或領域中學到的知識和模式應用於一箇不同的但相關的任務或領域。
這種方法在數據稀缺的情況下尤爲有用，因爲它可以減少對大量標記數據的需求。例如，預訓練的模型參數可以從一箇任務遷移到另一箇任務，幫助新模型更快地學習，優化其性能，而不是像大多數網絡那樣從零開始學習。這種學習方式利用了不同事物之間的相似性，構建了一箇從舊知識到新知識的橋樑，從而加速了新知識的學習過程。遷移學習的應用廣泛，如自然語言處理、計算機視覺和深度學習等領域。