层级特征的"免费午餐"：浅层特征跨域通用性最强

在视觉迁移学习中，网络最浅层的特征几乎可以在任意新任务上"免费"迁移且保持高精度，但越深的特征迁移性越差。这意味着：①预训练的价值主要集中在浅层，深层可能需要大量微调；②在数据极少的场景下，只迁移浅层特征+简单分类器可能是最优策略，而非微调整个大模型。