迁移学习的几种迁移方式
迁移学习是当前深度学习领域的一系列通用的解决方案，而不是一个具体的算法模型。Pre-training + fine-tuning（预训练+调参） 的迁移学习方式是现在深度学习中一个非常流行的迁移学习方式，尤其是以图像领域为代表，很多时候会选择预训练的 ImageNet对模型进行初始化。在迁移学习中，有几个概念，domain（域）和task（任务） 、source（源） 和target（目标）需要理清楚。- domain：一般指的是特征空间和概率分布 - task:包含标记空间和目标预测函数- s
