使用預訓練的模型進行目標檢測：將在大規模數據集上訓練的模型（如ResNet、Inception等）的特征提取部分遷移到新的目標檢測任務上，通過微調的方式提高檢測性能。
圖像分類：將在大規模圖像數據集上訓練的模型（如VGG、MobileNet等）的特征提取部分遷移到新的圖像分類任務上，通過微調的方式實現高準確率的分類。
物體識別：將在大規模數據集上訓練的模型（如YOLO、SSD等）的特征提取部分遷移到新的物體識別任務上，通過微調的方式提升識別準確率。
人臉識別：將在大規模人臉數據集上訓練的模型的特征提取部分遷移到新的人臉識別任務上，通過微調的方式實現高精度的人臉識別。
圖像風格轉換：將在大規模數據集上訓練的模型的特征提取部分遷移到新的圖像風格轉換任務上，通過微調的方式實現更好的圖像風格轉換效果。
