在实际工作中，许多模型都是通过迁移学习的方式，在已有的预训练模型基础上加入自己的数据进行训练后直接使用的，效果通常很好。不过，对于迁移学习和预训练模型这两个概念，仍然需要进一步理解和掌握。接下来，我们将对这两个概念进行梳理。

迁移学习

迁移学习指的是利用在大型数据集上已经训练好的预训练模型，直接应用其结构和参数，将其应用于当前面临的问题。简而言之，就是将一个预训练好的模型“迁移”到特定的任务中。这样做可以避免从头开始训练一个全新的神经网络，从而节省时间和资源。例如，在多任务检测模型的训练过程中，经常会采用这种方法。

预训练模型

预训练模型是指那些为了解决类似问题而预先创建的模型。在处理具体问题时，我们不需要从零开始构建一个新的模型，而是可以直接使用已经在相关任务上训练过的模型。比如，TensorFlow的目标检测模块就提供了许多预训练模型，可以在objectdetection/g3doc/tf1detection_zoo.md文件中找到更多相关信息。

如何获取预训练模型

打开tf1detectionzoo.md文件，可以看到许多目标检测预训练模型的下载链接。利用这些预训练模型，结合自己的数据集（可以通过参考后续文章《TensorFlow中的数据集tfrecord训练》来了解具体方法），可以训练出符合自己需求的模型。

预训练模型的详细介绍

网上有一份详细的资料，介绍了预训练模型的概念、优点与缺点、微调方法以及如何使用等信息，非常详尽。这份资料可以帮助大家更好地理解和应用预训练模型。