可以，只要基础数据和目标任务具有显著相似性，嵌入通常可以在不同任务之间复用。嵌入是数据（如文本、图像或用户行为）在低维空间中的数值表示，它能捕捉数据的基本特征。这些表示通常由在大型数据集上训练的模型生成，这些模型学习到的模式可以泛化到相关问题。例如，在通用语料库（如 Word2Vec 或 GloVe）上训练的词嵌入可以复用于情感分析、命名实体识别或文档聚类等任务，因为它们编码了词语之间的语义和句法关系。同样，在 ImageNet 上预训练的 ResNet 模型生成的图像嵌入，可以应用于对象检测或图像相似性等任务，而无需重新训练整个模型。
复用性取决于原始训练数据与新任务之间的一致性。如果嵌入捕获的特征与两个任务都相关，复用可以节省时间和计算资源。例如，在多样化文本上训练的 BERT 嵌入，可以作为法律文档分析或医学文本分类等领域特定 NLP 任务的起点。嵌入可能需要进行少量调整（如微调少数层），但模型的大部分保持不变。相反，从狭窄任务（如检测垃圾邮件）中获得的嵌入可能难以很好地迁移到不相关的任务（如图像标注），因为学到的特征缺乏重叠。一个实际的例子是复用 OpenAI 的 CLIP 嵌入，它连接文本和图像，可用于零样本分类或检索等跨模态任务，而无需重新训练。
为了最大化复用效果，开发者应使用验证指标评估嵌入在目标任务上的质量。例如，如果预训练的词嵌入未能捕捉领域特定术语（如生物医学文本中的技术词汇），可能需要在较小的领域数据集上微调嵌入。另一种方法是将嵌入用作固定的特征提取器，并在其之上添加任务特定层。TensorFlow Hub、Hugging Face Transformers 或 PyTorch 的 TorchVision 等工具提供了被广泛复用的预训练嵌入。虽然复用并非普遍适用，但在任务共享底层模式时，它是一种实用的策略，可以减少开发开销并有效利用现有知识。