遷移學習是指在一個任務上學習到的知識能夠被遷移到另一個相關(guān)的任務上，以提高新任務的學習效率和性能。換句話說，遷移學習可以利用已經(jīng)學習到的知識來加速新任務的學習，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的時間和精力成本。

遷移學習通常包括以下兩個步驟：

1. 預訓練：首先在一個大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練一個深度學習模型，以學習一些通用的特征或知識。
2. 遷移：然后將預訓練好的模型應用于新任務上，可能需要微調(diào)模型的一些參數(shù)，以適應新任務的數(shù)據(jù)和需求。

遷移學習可以帶來多種好處，包括：

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

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