在本文中，我们将介绍自然语言处理（NLP）在迁移学习上的最新应用趋势，并尝试执行一个分类任务：使用一个数据集，其内容是亚马逊网站上的购物评价，已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明，用你自己的数据重新进行实验。
迁移学习模型的思路是这样的：既然中间层可以用来学习图像的一般知识，我们可以将其作为一个大的特征化工具使用。下载一个预先训练好的模型（模型已针对ImageNet任务训练了数周时间），删除网络的最后一层（完全连接层），添加我们选择的分类器，执行适合我们的任务（如果任务是对猫和狗进行分类，就选择二元分类器），最后仅对我们的分类层进行训练。
由于我们使用的数据可能与之前训练过的模型数据不同，我们也可以对上面的步骤进行微调，以在相当短的时间内对所有的层进行训练。
除了能够更快地进行训练之外，迁移学习也是特别有趣的，仅在最后一层进行训练，让我们可以仅仅使用较少的标记数据，而对整个模型进行端对端训练则需要庞大的数据集。标记数据的成本很高，在无需大型数据集的情况下建立高质量的模型是很可取的方法。
迁移学习NLP的尴尬
目前，深度学习在自然语言处理上的应用并没有计算机视觉领域那么成熟。在计算机视觉领域中，我们可以想象机器能够学习识别边缘、圆形、正方形等，然后利用这些知识去做其他事情，但这个过程对于文本数据而言并不简单。