迁移学习模型通过利用预训练神经网络从图像中提取有意义的特征来改善图像搜索，然后这些特征可用于查找视觉相似的内容。迁移学习不是从零开始训练模型，而是将已在大型数据集（例如 ImageNet）上训练过的模型重新用于新任务，例如图像检索。这些模型捕获形状、纹理和物体部分等高级模式，这些模式比颜色直方图或边缘检测等传统方法在相似性比较方面更有效。例如，一个在 ImageNet 上训练过的 ResNet-50 模型可用于将图像转换为编码语义信息的特征向量（embedding），从而实现基于内容而非像素级细节的更准确搜索。
一个关键优势是效率。从零开始训练深度学习模型需要大量的带标签数据集和显著的计算资源。通过迁移学习，开发人员可以获取一个预训练模型，移除其最后的分类层，并使用剩余层作为特征提取器。这种方法大大缩短了开发时间和计算成本。例如，一个电子商务平台可以在产品图像上微调一个预训练的 VGG 模型，以改进对鞋子或家具等特定商品的搜索结果。微调可以调整模型权重，优先考虑与目标领域相关的特征，例如产品徽标或材质纹理，而无需数百万个带标签的示例。这种适应性使得迁移学习对于数据有限的利基应用非常实用。
迁移学习还增强了图像搜索系统的可扩展性。一旦图像被编码成特征向量，FAISS 或 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 算法可以快速在大规模数据库中找到相似条目。例如，一个图库平台可以使用微调的 Inception 模型为数百万张图像生成 embedding，然后将其索引以实现快速检索。这种组合即使在处理海量数据集时也能实现实时搜索。此外，与手工设计的特征相比，迁移学习模型对光照、方向或遮挡的变化具有更好的泛化能力。医疗成像系统可以使用在自然图像上预训练并在 X 射线图像上微调的模型来检索相似病例，这表明领域适应性可以在不进行彻底重新训练的情况下提高准确性。通过重用预训练知识并针对特定任务进行优化，迁移学习在图像搜索应用中平衡了性能、效率和可扩展性。
