遷移學習（Transfer Learning）是深度學習中一種將某個任務中訓練得到的模型遷移到另一個任務中的機器學習方法。具體來說：

遷移學習的定義：遷移學習是指把為任務A開發(fā)的模型作為初始點，重新使用在為任務B開發(fā)模型的過程中。它是通過從已學習的相關任務中轉移知識來改進學習的新任務，即使大多數機器學習算法都是為了解決單個任務而設計的。

遷移學習的本質：遷移學習的本質是適應，可以是適應一個任務、適應一種模態(tài)、適應一個領域、適應一種語言、適應一份新數據等。適應有兩方面的內涵：一是只有已經能用的東西才能“適應”新東西，二是這個能用的東西需要在別的場景下發(fā)揮作用。

遷移學習的應用：在實際應用中，遷移學習利用數據、任務、模型間的相似性，將訓練好的內容應用到新的任務上。它不是具體的模型，更像是一種解題思路。遷移學習可以幫助解決目標領域數據太少、需要節(jié)約訓練時間或實現(xiàn)個性化應用等問題。

遷移學習的過程：遷移學習通常涉及兩個領域：源域和目標域。源域是已有的知識和數據，即被遷移的對象；目標域是被賦予“經驗”的領域。遷移學習的過程就是將源域的知識應用到目標域中，以改進目標域的學習任務。

遷移學習是一種強大的機器學習方法，它允許我們將在一個任務中學到的知識轉移到另一個相關任務中，從而提高新任務的學習效率和準確性。