迁移学习属于深度学习吗

迁移学习并不属于深度学习，但它们之间存在交叉和重叠。迁移学习是一种机器学习的技术手段，它可以将一个已经训练好的模型的参数迁移到新的模型中，以帮助新模型的训练。这种方法利用了不同数据或任务之间的相关性，通过迁移学习，可以加速训练过程并提高模型的性能37。深度学习是机器学习的一个子集，专注于使用深度神经网络来解决复杂问题。而迁移学习可以应用于深度学习中，通过深度迁移网络结合深度学习的强大计算能力，将已经学到的知识迁移到新的任务上，解决深度学习中数据标注成本高、模型泛化能力差等问题58。因此，虽然迁移学习可以与深度学习结合使用，但它本身是一种独立的技术手段，不直接属于深度学习的范畴。1