1.目标不同

迁移学习的目标是将在源任务上学到的知识应用到目标任务上，减少训练时间并提高模型性能。而fine-tuning的目标是调整预训练模型的参数，使其更好地适应新的任务。

2.训练策略不同

在迁移学习中，我们通常会保留预训练模型的部分参数（例如卷积层的权重），然后对剩余的部分（例如全连接层）进行训练。而在fine-tuning中，我们通常会对整个模型进行训练，调整所有的参数。

3.数据量要求不同

迁移学习通常适用于目标任务的训练数据较少的情况，因为它可以借用源任务的知识。而fine-tuning需要足够的数据来调整模型的参数，否则可能会导致过拟合。

4.应用领域不同

迁移学习可以广泛应用于各种领域，例如自然语言处理、计算机视觉等。而fine-tuning主要用于调整预训练模型，适用于需要对预训练模型进行微调的任务。

5.模型性能的差异

如果目标任务和源任务相似，迁移学习通常可以得到较好的结果。而如果任务差异较大，可能需要通过fine-tuning来调整模型的参数，以获得更好的性能。

延伸阅读

深度学习与迁移学习

深度学习是一种以神经网络为基础，通过学习数据的内在规律和表示层次，对数据进行高效处理的方法。迁移学习作为深度学习的一种策略，通过借用已有的预训练模型，可以大大缩短模型训练时间，同时也能有效应对小样本数据的学习问题。目前，迁移学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域都取得了显著的应用成果。