迁移学习手段和微调手段是什么

迁移学习和微调是两种常用的机器学习方法，用于在一个任务上利用已有的知识来改善在另一个相关任务上的性能。

迁移学习（Transfer Learning）是指将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上的过程。它通过将已经训练好的模型的参数或特征提取器应用于新任务，从而加速新任务的训练过程并提高性能。迁移学习可以分为以下几种手段：

1. 特征提取：将预训练模型的特征提取器部分冻结，只训练新任务的分类器。这样可以利用预训练模型在大规模数据上学到的通用特征来提取新任务的特征。

2. 神经网络微调：将预训练模型的参数作为初始参数，然后在新任务上进行微调。微调过程中，可以选择冻结部分层或全部层，根据新任务的数据量和相似度来决定。

3. 领域自适应：当源领域和目标领域存在一定差异时，可以通过领域自适应方法来减小领域间的差异。常见的领域自适应方法包括对抗训练、领域对齐等。

微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用新任务的数据对模型进行进一步训练的过程。微调可以通过调整模型的参数来适应新任务的特征和要求，从而提高性能。