迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,其主要思想是将已学习到的知识从一个任务迁移到另一个相关任务上。在迁移学习中,通常会利用预先训练好的模型或者特征来加快新任务的学习过程,提高模型的泛化能力。 与传统的机器学习方法相比,迁移学习在处理小样本学习、跨领域学习等问题上表现更为出色,尤其在图像识别、...
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