“嵌入中的迁移学习指的是将一个预训练模型（通常是在一个大型数据集上训练的）应用于一个不同但相关的任务的技术。开发人员不必从头开始训练模型，这可能会消耗大量资源，而是可以利用现有的嵌入，这些嵌入捕捉了关于数据的宝贵信息。使用这些嵌入可以节省时间，提高性能，并减少对新任务的大量标记数据的需求。
例如，考虑一个文本分类任务。像BERT或Word2Vec这样的模型可能在一个庞大的文本语料库上进行了预训练，从而创建了捕捉语言特征和单词之间关系的嵌入。当开发人员想要构建一个用于分类客户评论的模型时，他们可以使用BERT的预训练嵌入，而不是从随机权重开始。通过在较小的客户评论数据集上微调模型，来自预训练模型的嵌入帮助新模型更快、更有效地理解评论中的上下文和情感。
在图像处理领域，迁移学习可以通过使用像VGGNet或ResNet这样的模型来实现，这些模型是在像ImageNet这样的大型数据集上进行预训练的。如果开发人员旨在将图像分为狗和猫，不必从头开始训练模型，他们可以修改预训练网络的最后几层，以适应特定任务。通过保留成功提取图像特征（如边缘和纹理）的早期层，修改后的模型可以迅速识别新的类别，并且所需的标记图像更少。这种方法突显了在各种领域中使用嵌入的迁移学习是如何有效地将现有知识应用于新挑战的。”