Transfer Learning (TL) ve Fine-Tuning (FT) arasındaki temel farklar şunlardır: Eğitim Kapsamı: TL'de yalnızca son katmanlar yeniden eğitilir, modelin geri kalan katmanları dondurulur. FT'de modelin tüm katmanları veya belirli katmanları yeniden eğitilir. Veri Gereksinimleri: TL, önceden öğrenilmiş özelliklerin yeniden kullanılması nedeniyle daha küçük veri setleriyle iyi çalışır. FT, modelin daha kapsamlı bir şekilde uyarlanması gerektiği için daha fazla veri gerektirebilir. Hesaplama Maliyeti: TL, yalnızca son katmanlar eğitildiği için daha az hesaplama maliyeti gerektirir. FT, tüm model veya daha fazla katman eğitildiği için daha fazla hesaplama maliyeti gerektirir. Uyarlanabilirlik: TL, yeni görevlere sınırlı uyum sağlar, genellikle sadece son katmanlar değiştirilir. FT, yeni görevlere daha derinlemesine uyum sağlayarak daha yüksek uyarlanabilirlik sunar. Aşırı Öğrenme Riski: TL'de, yalnızca son katmanlar eğitildiği için aşırı öğrenme riski daha düşüktür. FT'de, özellikle küçük veri setleri ve çok sayıda eğitilebilir parametre olduğunda aşırı öğrenme riski daha yüksektir. Kullanım Senaryoları: TL kullanımı: Yeni veri seti küçük olduğunda, yeni görev orijinal göreve benzer olduğunda ve sınırlı hesaplama kaynakları gerektiğinde tercih edilir. FT kullanımı: Veri seti, aşırı öğrenme riski olmadan birden fazla katmanı yeniden eğitecek kadar büyük olduğunda, yeni görev orijinal görevden önemli ölçüde farklı olduğunda ve yeterli zaman ve hesaplama kaynakları mevcut olduğunda tercih edilir.