迁移学习——机器学习的下一个前沿阵地

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在本篇博文中,我将首先将转换学习与机器学习的最普遍和成功的范例 - 监督式学习进行对比。之前 ,我会给出另另另有另一个更具技术性的定义和完整性的不同迁移学习场景。因此,我将提供迁移学习的应用实例,因此深入研究可用于传授知识的实用依据。最后,我将对相关的方向进行概述,并提出展望未来。

在机器学习的监督学习场景中,由于我们 打算为某个任务和领域A

什么是迁移学习?

但,我们 的模型所过低的是不不可以概括出不同于训练过程中遇到的情況。当你将模型应用于精心构建的数据集,它表现的一个劲不错。但,现实世界是混乱的,含高无数的新情景,其中因此 你不出的模型在训练期间没法遇到过的。将知识迁移到新情景的能力通常被称为迁移学习,这是我们 将在本文的其余偏离 讨论的内容。

我们 没法善于训练高度神经网络,从小量的标记数据中学习到从输入到输出的非常准确的映射,无论它们是图像,得话,标签预测等。