1.目標(biāo)不同

遷移學(xué)習(xí)的目標(biāo)是將在源任務(wù)上學(xué)到的知識應(yīng)用到目標(biāo)任務(wù)上，減少訓(xùn)練時(shí)間并提高模型性能。而fine-tuning的目標(biāo)是調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)，使其更好地適應(yīng)新的任務(wù)。

2.訓(xùn)練策略不同

在遷移學(xué)習(xí)中，我們通常會(huì)保留預(yù)訓(xùn)練模型的部分參數(shù)（例如卷積層的權(quán)重），然后對剩余的部分（例如全連接層）進(jìn)行訓(xùn)練。而在fine-tuning中，我們通常會(huì)對整個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整所有的參數(shù)。

3.數(shù)據(jù)量要求不同

遷移學(xué)習(xí)通常適用于目標(biāo)任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少的情況，因?yàn)樗梢越栌迷慈蝿?wù)的知識。而fine-tuning需要足夠的數(shù)據(jù)來調(diào)整模型的參數(shù)，否則可能會(huì)導(dǎo)致過擬合。

4.應(yīng)用領(lǐng)域不同

遷移學(xué)習(xí)可以廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，例如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等。而fine-tuning主要用于調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型，適用于需要對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)的任務(wù)。

5.模型性能的差異

如果目標(biāo)任務(wù)和源任務(wù)相似，遷移學(xué)習(xí)通常可以得到較好的結(jié)果。而如果任務(wù)差異較大，可能需要通過fine-tuning來調(diào)整模型的參數(shù)，以獲得更好的性能。

延伸閱讀

深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理的方法。遷移學(xué)習(xí)作為深度學(xué)習(xí)的一種策略，通過借用已有的預(yù)訓(xùn)練模型，可以大大縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)也能有效應(yīng)對小樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問題。目前，遷移學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著的應(yīng)用成果。