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迁移学习（Transfer Learning） 是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（Source Domain）学到的知识迁移到目标领域（Target Domain），以提升目标任务的性能或效率。领域（Domain）：任务（Task）：知识迁移的本质：往期文章推荐:迁移学习的本质是 “知识的泛化复用”，其价值可浓缩为：目标域性能=源域知识×域相似度−迁移成本\boxed{\text{目标域
