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迁移学习是一种计算机视觉技术，通过在现有模型的基础上构建新模型，鼓励新模型从旧模型中学习特征，从而以更少的数据训练出更优的模型。这个概念的名字就源于“迁移”一词，意味着将一个模型的知识迁移到另一个可以从中受益的新模型中。就像艺术中的传承一样，虽然素描和绘画是不同的任务，但核心的知识和审美观念可以被迁移。

在实际应用中，迁移学习特别适用于数据量有限的场景。假设您正在处理一个具有特定特征的数据集，比如野生动物的图像，其中只有长颈鹿和大象的照片。如果您想训练一个能够估计特定区域野生动物数量的模型，传统的做法是从头开始训练一个图像识别模型。但这需要大量的数据和时间。

迁移学习可以帮助您跳过这一步。通过将现有的预训练模型（如ImageNet上的分类模型）作为起点，您可以利用这些模型已经学习到的特征，从而节省数据收集和训练的时间。这种方法特别适用于那些难以收集数据的领域，比如野生动物保护、产品缺陷检测等。

迁移学习的核心优势在于它能够充分利用已有任务中学习到的特征。例如，在野生动物监测中，一个训练好的长颈鹿和大象分类模型可以作为预训练模型，直接用于估计动物数量。这种方法不仅降低了数据需求，还让模型在特定任务中表现更加出色。

总结来说，迁移学习是一种高效的解决方案，尤其适用于数据有限但任务复杂的场景。通过利用已有的模型知识，您可以更快地实现目标，专注于任务本身的优化，而不是数据收集的繁琐。

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