Transfer Learning Toolbox 里面都有啥

Transfer Learning Toolbox是一个用于进行迁移学习（Transfer Learning）任务的工具箱。其中包括预先训练好的模型、数据集和成熟的算法。具体来说，它包括有ImageNet、CIFAR-10、MNIST等常用的数据集，以及AlexNet、VGG-16、Inception-ResNet-v2等经典的卷积神经网络模型。此外，还有一些用于自然语言处理（NLP）任务的预训练模型，例如BERT、ALBERT、RoBERTa等。针对特定任务，Transfer Learning Toolbox还提供了一些高级算法，例如Fine Tuning、Feature Extraction、Self-supervised Learning等。