迁移学习适用于训练数据充足的场景，无需重用已有模型。（）A. 对B. 错

本题考查对迁移学习概念的理解。解题思路是明确迁移学习的定义和适用场景，然后根据这些知识来判断题目中描述的内容是否正确。

迁移学习是一种机器学习技术，它的核心思想是将在一个任务上训练好的模型的知识和经验迁移到另一个相关的任务中。迁移学习主要适用于训练数据不足的场景。当目标任务的训练数据较少时，直接在目标任务上训练模型可能会导致过拟合，而迁移学习可以利用已有模型在其他任务上学到的通用特征和知识，帮助目标任务的模型更快地收敛，提高模型的性能。

同时，迁移学习的关键就是重用已有模型。已有模型在大规模数据集上进行了预训练，已经学习到了很多有用的特征和模式，我们可以将这些知识应用到新的任务中，而不是重新训练一个全新的模型。

所以题目中说迁移学习适用于训练数据充足的场景，无需重用已有模型，这种描述是错误的。