特征重用Feature Reuse

解释及用法：

在机器学习中，特征重用通常指将一个模型中提取的特征（如神经网络的中间层输出）用于另一个相关任务。例如，在迁移学习中，我们可以使用在大规模数据集上训练好的模型的特征提取器，来为新任务提取特征，从而加快训练速度并提升性能。

在软件工程或系统设计中，“特征重用”也可以指将某个系统模块的功能或组件在不同项目中复用，以提高开发效率。

例句及翻译：

英文例句：

Feature reuse allows us to leverage pre-trained models and apply them to new, related tasks with minimal additional training.

中文翻译：
特征重用使我们能够利用预训练模型，并将其应用于新的相关任务，只需进行少量额外训练。

相关关键词解释及例句：

1. Feature Extraction（特征提取）

• 解释：从原始数据中提取出用于机器学习模型的特征。
• 例句：

  Feature extraction is the first step in building a machine learning pipeline.
  特征提取是构建机器学习流程的第一步。

2. Transfer Learning（迁移学习）

• 解释：将一个任务中学到的知识迁移到另一个相关任务中。
• 例句：

  Transfer learning is a powerful technique that enables feature reuse across different domains.
  迁移学习是一种强大的技术，可以在不同领域之间实现特征重用。

3. Model Reuse（模型复用）

• 解释：在新任务中直接使用已有的模型或其部分结构。
• 例句：

  Model reuse can significantly reduce the time and resources needed for training.
  模型复用可以显著减少训练所需的时间和资源。