1.目標不同

遷移學習的目標是將在源任務上學到的知識應用到目標任務上，減少訓練時間并提高模型性能。而fine-tuning的目標是調整預訓練模型的參數(shù)，使其更好地適應新的任務。

2.訓練策略不同

在遷移學習中，我們通常會保留預訓練模型的部分參數(shù)（例如卷積層的權重），然后對剩余的部分（例如全連接層）進行訓練。而在fine-tuning中，我們通常會對整個模型進行訓練，調整所有的參數(shù)。

3.數(shù)據(jù)量要求不同

遷移學習通常適用于目標任務的訓練數(shù)據(jù)較少的情況，因為它可以借用源任務的知識。而fine-tuning需要足夠的數(shù)據(jù)來調整模型的參數(shù)，否則可能會導致過擬合。

4.應用領域不同

遷移學習可以廣泛應用于各種領域，例如自然語言處理、計算機視覺等。而fine-tuning主要用于調整預訓練模型，適用于需要對預訓練模型進行微調的任務。

5.模型性能的差異

如果目標任務和源任務相似，遷移學習通常可以得到較好的結果。而如果任務差異較大，可能需要通過fine-tuning來調整模型的參數(shù)，以獲得更好的性能。

延伸閱讀

深度學習與遷移學習

深度學習是一種以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，通過學習數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和表示層次，對數(shù)據(jù)進行高效處理的方法。遷移學習作為深度學習的一種策略，通過借用已有的預訓練模型，可以大大縮短模型訓練時間，同時也能有效應對小樣本數(shù)據(jù)的學習問題。目前，遷移學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領域都取得了顯著的應用成果。