Torch中的遷移學習是指利用已經訓練好的模型來幫助訓練新的模型或解決新的任務。在遷移學習中，通常會使用已經在大規模數據集上預訓練好的模型的特征提取器，然后將這些特征提取器連接到一個新的分類器或回歸器中，以便在新的任務上進行微調或訓練。這種方法可以加快模型訓練的速度，提高模型的泛化能力，并且在數據稀缺的情況下也可以取得很好的效果。Torch中提供了一些預訓練的模型，如ResNet、VGG等，可以方便地進行遷移學習。
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