迁移学习在创建图像嵌入方面发挥了重要作用，因为它允许模型利用从大型数据集中学习到的特征。开发者可以选择将一个在大量图像（如ImageNet）上训练的现有神经网络，调整到他们特定的需求，而不是从头开始训练一个新任务。这个方法节省了时间和计算资源，同时也提高了性能，因为预训练模型已经学会了识别有用的视觉模式和特征。
在使用迁移学习时，开发者通常会采用预训练模型的基础层作为特征提取器。例如，如果开发者想要对猫和狗的图像进行分类，他们可能会使用像ResNet或VGG这样的模型，这些模型是在成千上万的不同图像上训练的。通过提取分类层之前最后一层的输出，开发者可以创建表示输入图像重要特征的图像嵌入。这些嵌入可以用作更简单模型的输入，以执行特定的分类任务，通常比从头训练分类模型能取得更好的结果。
此外，在处理较小的数据集时，迁移学习是非常有益的。如果开发者只有有限数量的图像用于特定分类任务，性能可能会因过拟合而受到影响。通过使用已经在大数据集中预训练的模型，开发者可以避免这一陷阱。例如，在医学成像中，数据集可能很小，迁移学习允许从通用图像数据集中使用嵌入，并在有限的医学图像上进行微调，从而提高模型在特定任务中的准确性和可靠性。这一策略不仅提高了性能，还加速了开发过程，允许更快的迭代和更好的结果。