泛化能力和迁移学习的区别

泛化能力（Generalization）是指机器学习模型从训练数据中学到的规则或模式能够推广到未见过的新数据上，即模型能处理未知情况的能力。它强调的是模型对新数据的适应性和预测准确性。一个好的泛化能力模型不会过度拟合训练数据，而是能在保持较高性能的同时避免过拟合。

迁移学习（Transfer Learning）则是指在一个任务（源任务）上学到的知识或特征，可以直接应用到另一个相关的任务（目标任务）上。它的核心思想是利用已有的预训练模型作为基础，在新的、相似或稍有不同的上下文中微调模型参数，以提高新任务的学习效率和效果。这种做法通常适用于数据量小、计算资源有限的情况，可以节省大量标注数据和训练时间。

简而言之，泛化能力关注的是单一任务的表现，而迁移学习关注的是知识在多个任务之间的共享和转移。