Torch中的遷移學習是指利用已經(jīng)訓練好的模型來幫助訓練新的模型或解決新的任務。在遷移學習中，通常會使用已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預訓練好的模型的特征提取器，然后將這些特征提取器連接到一個新的分類器或回歸器中，以便在新的任務上進行微調(diào)或訓練。這種方法可以加快模型訓練的速度，提高模型的泛化能力，并且在數(shù)據(jù)稀缺的情況下也可以取得很好的效果。Torch中提供了一些預訓練的模型，如ResNet、VGG等，可以方便地進行遷移學習。
