迁移学习是一种机器学习技术，它可以利用已有的模型和数据来加速新模型的训练。在Matlab中实现迁移学习，需要先选定一个预训练的模型，然后使用该模型的权重来初始化新模型，最后对新模型进行微调以适应特定的任务。Matlab中有一些已经预先训练好的模型，例如AlexNet和VGG-16，可以直接调用它们的权重进行迁移学习。同时，Matlab还提供了一些工具箱，例如深度学习工具箱和图像增强工具箱，可以帮助用户更方便地实现迁移学习。
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