遷移學習是深度學習在影像辨識中的重要研究方向之一。遷移學習通過將在源領域上學到的知識遷移到目標領域，來提高模型的性能和泛化能力。
首先，遷移學習通過共享源領域上的知識來減少在目標領域上的標註數據，節省了訓練過程中的人力和時間成本。其次，遷移學習可以幫助解決目標領域標註數據稀缺的問題，尤其在醫療影像等領域，標註數據的獲取相對困難。
我們在遷移學習研究中嘗試了不同的方法，如領域適應、多模型融合等。通過在不同的影像辨識任務上進行實驗，我們發現遷移學習能夠在目標領域上取得顯著的性能提升，對於影像辨識的應用具有重要意義。
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