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迁移学习把一个领域的知识迁移到另一领域以提升学习效率

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
迁移学习（Transfer Learning）是把一个领域已学到的知识与参数复用到另一领域、以提升学习效率与效果的方法，其核心构成包括源域预训练、特征复用与目标域适配微调，解决的是每个新任务从零训练数据与算力成本过高的问题，并不解决源域与目标域差异过大时迁移效果衰减的问题。

迁移学习（Transfer Learning）是把一个领域已学到的知识与参数复用到另一领域、以提升学习效率与效果的方法，其核心构成包括源域预训练、特征复用与目标域适配微调，解决的是每个新任务从零训练数据与算力成本过高的问题，并不解决源域与目标域差异过大时迁移效果衰减的问题。

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