遷移學(xué)習(xí)是指在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識能夠被遷移到另一個相關(guān)的任務(wù)上，以提高新任務(wù)的學(xué)習(xí)效率和性能。換句話說，遷移學(xué)習(xí)可以利用已經(jīng)學(xué)習(xí)到的知識來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)，從而減少需要大量數(shù)據(jù)和計算資源的情況下完成新任務(wù)的時間和精力成本。

遷移學(xué)習(xí)通常包括以下兩個步驟：

1. 預(yù)訓(xùn)練：首先在一個大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型，以學(xué)習(xí)一些通用的特征或知識。
2. 遷移：然后將預(yù)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新任務(wù)上，可能需要微調(diào)模型的一些參數(shù)，以適應(yīng)新任務(wù)的數(shù)據(jù)和需求。

遷移學(xué)習(xí)可以帶來多種好處，包括：

1. 減少需要訓(xùn)練新模型的數(shù)據(jù)量：遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到的通用知識，從而減少在新任務(wù)上訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)量。
2. 提高模型的泛化能力：遷移學(xué)習(xí)可以幫助模型學(xué)習(xí)到更多的特征和知識，從而提高模型在新任務(wù)上的泛化能力。
3. 提高模型的學(xué)習(xí)效率：由于預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了一些通用的特征和知識，因此可以在新任務(wù)上快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域，如使用在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型來解決特定視覺任務(wù)，或使用在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的模型來解決特定自然語言處理任務(wù)等。