跨领域分类核心是冻结特征层+替换并训练分类头，需选匹配预训练模型、精简分类头、分阶段微调、对齐数据分布。
直接用预训练模型做跨领域分类，核心是“冻结特征层 + 替换并训练分类头”，不是从零训练，而是借力已学好的通用视觉或语义表征。
根据你的目标领域决定基础模型：
原模型最后一层通常是 1000 类（ImageNet），而你的任务可能只有 3 类或 8 类。必须改：
别一上来就调所有参数，容易破坏已有特征能力：
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跨领域难点常出在数据分布偏移上，光调模型不够：
基本上就这些。关键不是模型多大，而是怎么让预训练知识“愿意”帮你的新任务做事——冻结、替换、分训、对齐，四步走下来，90% 的跨领域分类任务都能跑通。
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