在神经网络训练好的pth文件里加参数属于迁移学习吗

加参数属于迁移学习的一种技巧，但并不是迁移学习的全部内容。迁移学习是指通过将已经在一个任务上训练好的模型的知识或参数应用于另一个相关任务上的学习方法。

在神经网络中，一般通过在已经训练好的模型的权重上进行微调来实现迁移学习。其中，"Pth"文件通常指的是保存了训练好的模型权重的文件。而增加参数（或者称之为层）是指在已经训练好的模型上添加新的参数层，并对这些参数进行训练。

当我们需要在新的任务上进行训练时，可以使用已经训练好的模型的权重作为初始化参数，然后通过在新任务上训练这些权重来微调模型以适应新任务。在这个过程中，我们可能会在原有模型的基础上增加一些新的层，这些新的层将根据新任务的特点进行调整，以更好地适应新任务的需求。

因此，在神经网络训练好的pth文件中增加参数属于迁移学习的一部分。它通过利用已有的模型权重和结构，以及根据新任务的需求增加新的参数层，来快速适应新任务，并提高模型在新任务上的性能。