In the context of creating a new model with a pre-trained model in TensorFlow, what is the benefit of transfer learning?

Đáp án đúng: "It transfers knowledge from the pre-trained model to improve performance on a new task.". Transfer learning (học chuyển giao) lấy một mô hình đã huấn luyện trên tập lớn như ImageNet, giữ lại phần trích xuất đặc trưng (thường đặt trainable = False), rồi gắn thêm các lớp mới cho bài toán của mình; các đặc trưng đã học như cạnh, kết cấu, hình khối được tái sử dụng nên mô hình mới đạt độ chính xác cao hơn với ít dữ liệu và thời gian huấn luyện hơn. "It avoids using pre-trained models altogether." sai vì transfer learning chính là dùng mô hình đã huấn luyện sẵn làm điểm xuất phát. "It allows the model to ignore the knowledge from the pre-trained model." sai vì mục đích là tận dụng tri thức đó, bỏ qua nó thì chẳng khác huấn luyện từ đầu. "Transfer learning has no impact on model performance." sai vì lợi ích chính của kỹ thuật này là cải thiện hiệu năng và rút ngắn huấn luyện, nhất là khi tập dữ liệu mới nhỏ.