迁移学习（transfer learning）是一种人工智能领域的高级技术，通过复用在大规模数据集上预训练的模型，并将其适配到新的任务上，尤其适用于数据有限的场景。与传统方法需要为每项任务单独训练模型不同，迁移学习能够借助已有的知识和特征，大幅降低训练时间和成本，并提升在相关任务上的表现。迁移学习的显著特征是通过复用已学得的表示快速泛化和适应新领域。
应用场景与使用示例
迁移学习广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器人等领域。例如，在ImageNet大规模图像分类任务上预训练的模型，可迁移用于医学影像的疾病检测。在文本领域，BERT、GPT等模型经过大语料训练后，可针对特定数据集微调，实现情感分析、机器翻译等应用。
主要软件工具、库与框架
支持迁移学习的核心框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras。Hugging Face Transformers（NLP领域）、torchvision（视觉领域）等专业库便于获取和定制预训练模型。FastAI、ONNX等工具进一步简化和加速了迁移学习在行业和学术场景中的落地实施。
最新进展与趋势
最新研究聚焦于多领域迁移、联邦学习，以及模型能效和碳足迹的优化。基础模型如GPT-4、CLIP等，能够借助极少样本适应多样任务，推动迁移学习边界不断拓展。学界还关注迁移学习的鲁棒性与可解释性，以确保其在关键应用中的可靠性。