迁移学习ResNet-18 网络模型是什么意思

迁移学习是指将一个已经训练好的神经网络模型（如ResNet-18）的参数和权重等信息，应用到另一个相关的任务上，以加速新任务的训练和提高模型的性能。这种方法可以通过在新任务中微调原始模型来实现。通常，迁移学习适用于目标数据集较小的情况，因为使用预先训练的模型可以更好地利用有限的数据，从而提高模型的泛化能力。