迁移学习通过重用预训练模型的知识，在简化和改进图像嵌入的创建方面发挥着关键作用。图像嵌入是捕捉图像视觉特征的数字表示，可用于相似性搜索或分类等任务。 迁移学习允许开发人员从一个已经在大型数据集（例如，ImageNet）上训练过的模型开始，而不是从头开始训练模型。 该模型已经学习了诸如边缘，纹理和形状之类的通用模式，即使对于新任务，这些模式通常也是可重用的。 通过利用这些预先训练的特征，开发人员可以节省时间和计算资源，同时获得强大的性能，尤其是在他们自己的数据集很小的情况下。
一个常见的例子是使用卷积神经网络（CNN）（例如 ResNet 或 EfficientNet），该网络在 ImageNet 上进行了预训练，以生成嵌入。 模型的最终分类层被删除，而较早的层保持不变。 这些层输出一个特征向量（嵌入），该向量总结了图像的内容。 例如，构建花朵识别应用程序的开发人员可以使用预先训练的 ResNet 模型为其花朵图像生成嵌入。 即使他们的数据集仅包含几百张图像，这些嵌入也继承了 ImageNet 的通用视觉理解，使其比从头开始训练自定义模型更有效。 TensorFlow Hub 或 PyTorch 的 TorchVision 等工具为此目的提供了随时可用的预训练模型。
迁移学习还支持微调，开发人员可以在其中使预训练模型适应其特定领域。 例如，如果目标任务涉及医学 X 射线，则来自通用 ImageNet 模型的嵌入可能会遗漏细微的细节。 通过在较小的医学数据集上重新训练模型的某些层，嵌入变得更适合该任务。 这种方法平衡了效率（重用大多数层）和自定义（调整关键层）。 Keras 或 FastAI 之类的框架简化了此过程，使开发人员可以冻结早期层（保留通用特征）并微调后期层（适应专用数据）。 这种灵活性使迁移学习成为实际图像嵌入工作流程的基石。
