迁移学习通过使开发者能够利用已经在大型数据集上优化过的预训练模型，加快了模型训练的速度。开发者不必从头开始，这样做需要大量的计算资源和时间，而是可以在他们特定的数据集上微调已有的模型。这种方法减少了所需数据量并缩短了训练过程，因为模型已经理解了它所训练的原始数据中的某些特征和模式。例如，一个在包含数百万张图像的ImageNet上训练的模型，可以在需要特定图像类别识别任务时，使用相对较少的图像进行调整。
迁移学习的另一个关键好处在于它有助于提高模型的性能，特别是在处理较小的数据集时。在许多现实场景中，收集大量标注数据可能不切实际或成本过高。通过使用已经学习了通用特征（如图像中的边缘和纹理）的模型，开发者可以集中精力在与他们任务相关的特定方面对模型进行微调。例如，如果一个最初训练用于识别动物的模型需要识别特定的犬种，开发者只需用较小的数据集（包含狗的图像）重新训练模型的最终层，而不必从头构建一个新模型。
最后，迁移学习可以简化模型开发中的实验阶段。由于预训练模型通常通过像TensorFlow Hub或PyTorch Hub这样的平台公开提供，开发者可以迅速测试不同的架构和微调策略。他们可以轻松地对模型进行迭代，而不用承担完整训练周期的负担。这种方法不仅节省时间，还激发创新，因为开发者可以尝试各种想法，而不必受到通常要求的漫长且资源密集的深度学习训练过程的限制。