Transfer Learning

在这篇文章中，关于迁移学习（transfer learning）在缺陷识别任务中的应用，作者主要强调了其在数据稀缺情况下的优势。具体内容包括：

1. 提升学习收敛效率：迁移学习通过导入预训练的特征层，能够在新任务中快速达成良好的特征表达，避免从头训练带来的时间成本。将预训练模型的卷积层特征直接应用于缺陷识别任务，可带来更快的收敛速度和较高的准确性 。

2. 增强特征表示能力：迁移学习允许网络利用先前任务中获得的高层次特征，从而在新任务中更快地建立区分正常和异常样本的决策边界。此外，这些预训练的中间层激活映射可作为可视化工具，帮助解释网络的聚焦区域和预测逻辑，从而增加模型的可解释性 。

3. 适用于领域特定应用：迁移学习还可以在无监督的情况下将知识转移到特定领域的应用中，例如通过冻结浅层特征，仅微调深层特征，从而在新任务中得到更适合的数据分布表示 。

总之，迁移学习通过在缺陷识别任务中重用预训练特征，不仅加速了模型的训练过程，还增强了模型的解释性，使得其在工业应用中具有更高的可用性和信任度。