迁移学习怎么操作？

迁移学习（Transfer Learning）的操作一般分三步：选一个大规模数据训练好的模型（如1400万张图片的ImageNet模型），用少量目标数据（如200张猫狗照片）微调参数，再将调整后的模型投入预测，解决数据稀缺时重复训练的问题，并不解决基础模型质量不佳带来的效果上限。

1. 借大师笔记先找一个已经在大数据上训练好的模型。比如，ImageNet上有1400万张图片，训练出了一个能认花、鸟、车、人的“全能模型”。这就像借了本厚厚的烹饪宝典。
2. 改几页笔记把这个模型拿来，针对你的新任务“姿势”。比如，你只有200张猫狗照片，就用这些数据调整模型的“味道”，专门攻克猫狗识别。大概，但效果不太立竿见影。
3. 上菜开吃调整完成后，模型就可以直接上阵。比如，你给它一张新照片，它立刻告诉你：“这只是哈士奇，90%的概率。”这就像你借了大师的炒菜秘籍，稍微加点辣椒，就炒出了川味儿。AI不用从零学起，省时又省力。