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迁移学习：机器学习中知识转移的关键方法

什么是迁移学习 迁移学习是机器学习领域中的一个重要概念，旨在解决不同但相关任务之间知识转移的问题。传统的机器学习方法通常需要大量特定于某个任务的数据来进行模型训练，当面对新任务时，如果数据稀缺，模型往往表现不佳。迁移学习正是为了突破这一局限而发展起来的。 从广义上讲，迁移学习的核心思想是将在一个或多

Administrator Administrator 发布于 2025-04-10