迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，其核心思想是将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中。传统的机器学习模型通常是从头开始训练，使用特定于任务的数据集，而迁移学习则通过利用已经在一个任务上学到的知识，来改善在新任务上的学习性能。
迁移学习的优势在于，它可以加速模型的训练过程，特别是当新任务的数据集相对较小或相对于原始任务有相似的特征时。这样，模型就能够利用从原始任务中学到的通用特征，而不是从零开始学习。
迁移学习可以分为以下几个主要类型：
同领域的迁移学习（In-domain Transfer Learning）： 源领域和目标领域的任务相似或相同，但数据可能有所不同。这种情况下，可以利用源领域上学到的知识加速目标领域的学习。
异领域的迁移学习（Cross-domain Transfer Learning）： 源领域和目标领域的任务不同，但有一些相似性。这时，可以利用源领域上学到的通用知识帮助目标领域的学习。
多任务迁移学习（Multi-task Transfer Learning）： 同时在多个源领域上学习，然后将这些知识应用于一个共同的目标领域。这有助于模型更好地理解数据的共同特征。
迁移学习可以通过以下几种方式实现：
特征提取器迁移： 将源领域上训练好的模型的底层或中间层作为特征提取器，然后在目标领域上用新的分类器进行训练。