张芷铭的个人博客迁移学习通过复用预训练特征，在数据稀缺任务中加速收敛并提升性能。
核心优势
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 加速收敛 | 预训练特征提供良好初始化 |
| 增强表达 | 高层次特征迁移至新任务 |
| 提升解释性 | 中间层激活可视化 |
实践方法
微调策略：
- 冻结浅层特征（通用特征）
- 微调深层特征（任务特定）
适用场景：
- 目标域数据稀缺
- 源域与目标域相关
应用示例
缺陷识别任务中，预训练卷积层特征可直接迁移：
- 收敛更快
- 准确性更高
- 中间激活可视化揭示模型关注区域
迁移学习通过复用预训练特征，在数据稀缺任务中加速收敛并提升性能。
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 加速收敛 | 预训练特征提供良好初始化 |
| 增强表达 | 高层次特征迁移至新任务 |
| 提升解释性 | 中间层激活可视化 |
微调策略：
适用场景：
缺陷识别任务中，预训练卷积层特征可直接迁移：
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