迁移学习中的特征提取方法：原理、技术与应用

1. 迁移学习与特征提取概述

迁移学习（Transfer Learning）作为机器学习领域的重要范式

通过将源领域（source domain）学到的知识迁移到目标领域（target domain），有效解决了传统机器学习需要大量标注数据的瓶颈问题。

在迁移学习的多种技术路线中，特征提取方法（Feature Extraction Approach）因其高效性和实用性成为最广泛应用的技术之一。

特征提取方法的核心思想是：利用在源任务上预训练好的模型，提取输入数据的抽象特征表示，然后将这些特征用于目标任务的学习。

这种方法假设，尽管源任务和目标任务可能不同，但它们在底层特征表示上具有共享的语义信息。

例如，在ImageNet上训练的卷积神经网络（CNN）能够学习到通用的