🌟 在当今的数据驱动时代，机器学习算法的应用无处不在。其中，迁移学习作为一种高效的学习方式，正逐渐成为许多研究者和开发者关注的焦点。🎯

📚 迁移学习是一种让机器学习模型能够从一个任务迁移到另一个相关任务的技术。通过这种方式，模型可以利用之前学到的知识来加速新任务的学习过程。📖

🔄 今天，我们将探讨迁移学习中一个关键概念——“释放权重”。这个过程是指在训练过程中，允许模型的部分参数（权重）在新任务上进行调整，而不是完全冻结。🔑

💡 这种方法的好处在于，它能够在保持已有知识的同时，使模型适应新的数据集。这对于解决小样本问题尤其有效，因为新任务可能没有足够的数据来重新训练整个模型。🔄

🔍 实践中，我们需要仔细选择哪些层或参数需要被“释放”，以确保模型能够有效地从源任务迁移到目标任务，同时避免过拟合。🛠️

🌈 总之，迁移学习中的“释放权重”是实现模型灵活性和效率的重要手段。通过合理应用这一技术，我们可以构建出更加智能、更加适应性强的机器学习系统。🤖

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