Перенос обучения позволяет использовать знания, полученные при решении одной задачи, для ускорения обучения на другой. Вместо того чтобы обучать модель с нуля, берут предобученную нейросеть и дорабатывают её под новые данные. Это особенно полезно, когда для целевой задачи мало размеченных данных.
Например, модель, обученную распознавать объекты на фотографиях, можно адаптировать для классификации медицинских снимков. Или языковую модель, тренированную на общих текстах, дообучить под специфическую предметную область — юридические документы или техническую документацию.
Перенос обучения сокращает вычислительные затраты и время на обучение. В 2026 году он остаётся ключевым инструментом в задачах компьютерного зрения и обработки естественного языка. Без него многие проекты были бы слишком дорогими или вовсе невозможными из-за нехватки данных.