在預訓練模型中存在各種特徵資料與權重資訊，有些是與分類識別的物件本身關聯比較緊密的特徵資料與權重資訊，有些是一些比較共性的特徵資料與資訊，是可以被不同的任務或者物件之間共享的。
遷移學習就是要遷移那些共性特徵資料與資訊，從而避免再次學習這些知識，實現快速學習。簡單點說遷移學習主要是實現卷積層共性特徵遷移。
一般的遷移學習是這樣的：訓練好乙個網路（我們稱它為base network）→把它的前n層複製到target network的前n層→target network剩下的其他層隨機初始化→開始訓練target task。其中，在做backpropogate（反向傳播）的時候，有兩種方法可以選擇：（1）把遷移過來的這前n層frozen（凍結）起來，即在訓練target task的時候，不改變這n層的值；（2）不凍結這前n層，而是會不斷調整它們的值，稱為fine-tune（微調）。這個主要取決於target資料集的大小和前n層的引數個數，如果target資料集很小，而引數個數很多，為了防止overfitting（過擬合），通常採用frozen方法；反之，採用fine-tune。
（ps:這一段是我複製的，原文很好，這裡貼出鏈結）
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