废物分类与识别：废物分类中的迁移学习应用_（2）.迁移学习原理与方法.docx

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迁移学习原理与方法

1.迁移学习的定义

迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习方法，通过在源任务上训练的模型来帮助目标任务的学习。在废物分类与识别任务中，迁移学习可以帮助我们利用已经训练好的大规模图像分类模型，如ResNet、VGG或Inception等，来快速构建一个高效的废物分类模型。这些预训练模型通常在大规模数据集（如ImageNet）上进行训练，能够提取出丰富的图像特征，从而在新的任务中表现出色。

1.1什么是迁移学习

迁移学习的核心思想是将一个任务中学到的知识迁移到另一个相关任务中，从而减少目标任务的数据需求和训练时间