迁移学习的基本概念和代码实现，给出实例

迁移学习是一种机器学习方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关的任务上。在深度学习中，这通常意味着使用在一个大型数据集上预训练的模型作为起点，来解决具有相同或相似输入数据的任务，但是目标函数可能不同。通过迁移学习，我们可以使用较少的数据来训练一个性能良好的模型，尤其是在数据稀缺的任务上。

迁移学习的基本步骤通常包括：
1. 选择一个预训练模型：选择一个在大型数据集上训练好的模型，如ImageNet数据集上的CNN模型。
2. 微调模型：使用少量的目标任务数据来调整模型的部分层，或者添加一些新的层来适配新任务。
3. 评估模型：使用测试数据评估迁移后的模型性能。

代码实现方面，以Python的Keras库为例，迁移学习的实现可以概括为以下步骤：

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.optimizers import Adam

# 加载预训练的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 我们需要的模型结构，这里以添加两个新的全连接层为例
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 构建最终模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结基础模型的层，我们不希望这些层在微调阶段更新权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 微调模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

# 如果需要，在微调阶段解冻部分层，并重新编译模型
for layer in base_model.layers[-n_layers:]:
    layer.trainable = True
    
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.00001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

在这个例子中，我们首先加载了一个预训练的VGG16模型，然后添加了两个新的全连接层用于新任务的分类。接着，我们冻结了基础模型的所有层的权重，并编译了模型。然后，我们使用新的数据集来训练模型，最后如果需要，可以解冻部分层并进行进一步的微调。