举个例子，假设boss让你做一下目标检测，这个数据集是关于光纤箱喷码字符检测的。问题是，数据集很少（只有1000张数据），里面有多干扰的信息，你发现从零训练开始训练yolo的效果很差，很容易过拟合。怎么办呢，于是你想到了使用Transfer Learning，用别人已经训练好的Imagenet的模型来做。

决定如何使用迁移学习的因素有很多，这是最重要的只有两个：新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住：网络前几层学到的是通用特征，后面几层学到的是与类别相关的特征。这里有使用的四个场景：

综上，Transfer Learning关心的问题是：什么是“知识”以及如何更好地运用之前得到的“知识”。这可以有很多方法和手段。而fine-tune只是其中的一种手段。