迁移学习的应用远不止于图像分类。在物体检测（如YOLO, SSD）、图像分割（如U-Net）、自然语言处理（如BERT, GPT）等众多领域，迁移学习都扮演着至关重要的角色。例如，强大的语言模型BERT，就是在一个巨大的文本语料库上进行了预训练，然后可以在各种下游NLP任务（如情感分析、问答系统、命名实体识别）上进行微调，并取得了突破性的成果。