人工智能学习：什么是迁移学习

一、迁移学习基本概念

迁移学习是机器学习中的一种方法，旨在将从一个任务中获得的知识应用到另一个相关任务上。这是一种非常有效的学习策略，尤其是在目标任务数据不足或标注数据稀缺的情况下。通过迁移已经在其他任务中学到的知识，可以显著加快模型在新任务上的训练，并提高模型的性能。

• 定义

  迁移学习是指利用从一个领域（源领域）或任务（源任务）中学到的知识，来改进另一个相关领域（目标领域）或任务（目标任务）的学习性能。

  源任务：是我们已经有充足数据且已经训练好模型的任务。

  目标任务：是我们需要解决的任务，可能数据较少或数据标注困难。

• 核心思想

  • 知识迁移：将源任务中学到的模型参数、特征表示或其他知识迁移到目标任务中。
  • 减少对目标领域数据的需求：通过迁移学习，可以在目标任务数据较少的情况下，仍然训练出高性能的模型。

• 适用场景

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