迁移学习维基百科,自由的 encyclopedia 迁移学习(英语:Transfer learning)是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型,并将其利用在其他不同但相关问题上。[1] 比如说,用来辨识汽车的知识(或者是模型)也可以被用来提升识别卡车的能力。电脑领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系,但是两个领域在学术上的关系非常有限。
迁移学习(英语:Transfer learning)是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型,并将其利用在其他不同但相关问题上。[1] 比如说,用来辨识汽车的知识(或者是模型)也可以被用来提升识别卡车的能力。电脑领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系,但是两个领域在学术上的关系非常有限。