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迁移学习是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月15日 💬 0 评论
迁移学习（Transfer Learning）是把一个领域或任务上学到的知识应用到另一领域或任务、改进学习效率与效果的技术，其核心构成包括源领域知识复用、预训练模型迁移与目标域少样本适配，解决的是目标领域数据稀缺、训练成本高的问题，并不解决源域与目标域差异过大导致迁移失效的问题。

迁移学习（Transfer Learning）是把一个领域或任务上学到的知识应用到另一领域或任务、改进学习效率与效果的技术，其核心构成包括源领域知识复用、预训练模型迁移与目标域少样本适配，解决的是目标领域数据稀缺、训练成本高的问题，并不解决源域与目标域差异过大导致迁移失效的问题。

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