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本申请涉及人工智能领域的一种模型迁移方法,包括:获取目标任务的样本数据,样本数据中包括多个图像样本;基于样本数据分别对N个预训练模型进行评估,得到N个评估值,该评估值用于表征预训练模型与目标任务间的适配度,N≥2;基于N个评估值,从N个预训练模型中确定出K个预训练模型,K个预训练模型为在对N个评估值由大到小排序后的前K个评估值对应的模型,1≤K≤N;基于K个预训练模型对样本数据进行处理,得到用于处理目标任务的目标模型,目标模型中包括K个预训练模型。由此可以从大量的预训练模型构成的模型库中,快速找到适用于当前任务的预训练模型,并能融合多个最优的预训练模型的能力共同解决当前任务,有效提升了预训练模型的分布外泛化能力。