基于模型的迁移学习中的特征提取方法，提取的特征是模型参数还是语料库的特征

在基于模型的迁移学习中，特征提取方法可以使用模型参数或语料库的特征。具体来说，如果我们使用预训练模型来进行迁移学习，那么模型参数可以作为特征提取方法。例如，在自然语言处理领域中，可以使用BERT、GPT等预训练模型来提取文本特征，然后将这些特征输入到新的任务中进行微调。

另一方面，我们也可以使用语料库的特征作为特征提取方法。例如，在计算机视觉领域中，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，然后将这些特征输入到新的任务中进行微调。在这种情况下，我们不需要使用预训练模型的参数，而是直接使用原始数据进行特征提取。

总之，特征提取方法可以根据具体的任务和数据来选择，可以使用模型参数也可以使用语料库的特征。