迁移学习

[问答题]

迁移学习

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一个通俗的解释，人可以将学骑自行车的“知识”用到学摩托车上，用学拉丁语的“知识”用到学意大利语上，这种将一个领域的知识用到另一个领域的能力就叫做迁移学习。

传统机器学习数据集必须满足独立同分布条件，而迁移学习放宽了这一假设，训练集和测试集可以来自不同但相关的领域，即训练、测试集特征分布，特征维度可以不同。前者是同构空间下的迁移学习，后者则为异构空间下的迁移学习，异构空间下迁移学习不仅特征维度不同，特征本身也可能不同（如图片到文字）。按照迁移的“知识”不同，迁移学习可以分为基于实例的迁移学习、基于模型的迁移学习、基于特征的迁移学习、关联知识迁移。

发表于 2020-03-29 13:15:40 回复(0)