例如对于图像分类任务，有自己的数据集，打算利用 resnet 来实现，有2种实现方式，
- 第一种：利用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重来进行 fine-tuning。
- 第二种：不使用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重，而是利用自己的数据集来从头开始训练resnet。
那么这两种情况，第一种方式属于使用迁移学习，第二种不属于迁移学习
利用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重来进行 fine-tuning：这种方式属于迁移学习。你利用在大规模数据集（ImageNet）上预训练好的模型权重，然后在你的特定任务（你自己的数据集）上进行微调。这种方法通常可以加快训练速度，并且因为模型已经学习到了很多通用特征，可能会提高性能。
不使用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重，而是利用自己的数据集从头开始训练 resnet：这种方式不属于迁移学习。这是一种从头开始（scratch）训练模型的方法，所有的权重都是随机初始化的，然后在你的数据集上进行训练。这种方法通常需要更多的计算资源和时间，而且对数据量的要求也更高。
总结：第一种方式是迁移学习，第二种方式不是迁移学习。
那如果进行fine-tuning时，只冻结最后的分类头或完全不冻结任何层，这两种情况都属于迁移学习吗？
是的，无论是只冻结最后的分类头还是完全不冻结任何层，这两种情况都属于迁移学习。迁移学习的关键在于利用预训练模型的权重进行微调，而不是从头开始训练整个模型。因此，只要你使用了预训练模型的权重，并在你的数据集上进行训练，就属于迁移学习。
具体来说：
只冻结最后的分类头（head）：这种方式是保留预训练模型的大部分权重不变，只训练最后一层分类器。这种方法利用了预训练模型学习到的特征，适用于你的特定任务。
完全不冻结任何层：这种方式是对整个预训练模型进行微调，所有层的权重都可以被调整。这种方法允许模型在你的数据集上进一步调整所有特征，通常可以更好地适应新的任务。
两种方式的主要区别在于微调的程度，但都属于迁移学习，因为它们都依赖于预训练模型的权重来进行训练。
那么通常这两种冻结方式哪一个会在新的任务上会取得更好的性能表现？
在选择冻结方式时，通常需要根据具体任务和数据集的特点来决定，以下是一般的考虑：
只冻结最后的分类头：
- 优点：模型的低层和中层特征（如边缘、纹理等）通常是通用的，适用于大多数视觉任务。冻结这些层可以保持这些通用特征，同时减少训练时间和计算资源。
- 缺点：如果你的新任务和预训练任务有较大差异，冻结大部分层可能会限制模型在新任务上的适应能力。
完全不冻结任何层：
- 优点：模型可以根据新任务的数据调整所有层的权重，从而更好地适应新任务的特征。这种方法通常在新任务与预训练任务有较大差异时表现更好。
- 缺点：需要更多的训练时间和计算资源，因为所有的层都需要进行调整。
经验法则：
任务相似度：
- 如果新任务与预训练任务（例如ImageNet分类）较为相似，冻结大部分层（只训练最后的分类头）通常表现较好。
- 如果新任务与预训练任务差异较大，完全不冻结任何层，进行全模型微调可能会带来更好的性能。
数据量：
- 如果你的数据集较小，冻结大部分层可以防止过拟合，同时利用预训练模型的优势。
- 如果你的数据集较大，全模型微调可以更好地利用数据，调整模型的所有参数来提高性能。
实践建议：
最好的方法是进行实验比较。在训练时可以尝试以下几种方法，并根据验证集的性能来选择最终的方案：
- 只冻结最后的分类头，训练顶层分类器。
- 解冻部分高层（靠近输出层）的卷积层，进行部分微调。
- 完全不冻结任何层，进行全模型微调。
通过这些实验，可以找到在你具体任务和数据集上表现最优的方法。