迁移学习是机器学习领域的一种精妙技术。它指的是利用从解决一个问题中获取的知识，并将其应用到另一个虽不同但相关的问题上。在迁移学习中，预训练模型充当基础。该模型最初在大规模数据集上进行训练，以识别数据中的模式。随后，可以使用规模较小的相关数据集对其进行微调，以执行特定任务。通过利用预训练阶段积累的知识，迁移学习不仅减少了训练模型所需的数据量，还提升了模型的性能。
迁移学习在那些难以获取大量标注数据的领域尤为重要，比如医学成像或自然语言处理。它已在众多应用中得到有效应用，包括图像分类、文本分类和语音识别。