Python迁移学习实战：图像识别、文本分类与音频识别的端到端应用指南迁移学习这个东西, 在现代的人工智能以及机器学习这个领域里面, 它是那种既有特别实在的用处、又有特别深的理论含量的核心方法, 它干的事情, 就是把一个已经在源任务上面训练好了的那个模型、从那里头学到的知识、特别是那个能表示特征的能力, 给用到目标任务上去, 这么一搞, 能够大大减少对于需要标注数据的那些目标领域的依赖, 能让模型的收敛速度变快, 能够把泛化能力变得更好一些, 能够解决像小样本、冷启动这种现实中的难题, 还能缓解数据偏差的问题。