大多数机器学习模型都是独立训练的，然而，通过某种方式实现模型之间的交互也许能带来很大的性能提升。
1#）迁移学习
迁移学习最佳应用场景：
● 目标任务的数据较少。
● 但一个相关任务的数据非常丰富。
具体步骤如下：
● 在相关任务上训练一个神经网络模型（基础模型）。
● 替换基础模型的最后几层。
● 在目标任务上训练模型，但在反向传播时不更新未替换层的权重。
通过先在相关任务上训练模型，我们可以捕捉到目标任务的核心模式。之后，我们可以调整最后几层，以捕捉特定任务的行为。
另一个与此类似的概念是知识蒸馏，它涉及“知识的传递”。
2#）微调
微调包括更新预训练模型部分或全部层的权重，使其适应新任务。
这个概念可能看起来类似于迁移学习，但在微调中，我们通常不会替换预训练模型的最后几层。相反，我们直接调整预训练模型，使其适应新的任务。
3#）多任务学习
顾名思义，一个模型被训练用于同时执行多个相关任务。
该模型在任务之间共享知识，旨在提高每个任务的泛化能力和性能。
通过共享知识还可以在训练过程中节省计算资源。
如何构建多任务学习模型？
在多任务学习（MTL）中，网络有一些共享层和任务特定的部分。在反向传播过程中，梯度来自所有分支并被累积。
让我们通过一个简单的例子来理解其实现。
假设我们希望模型接收一个实数值（x）作为输入，并生成两个输出：
