Transferno učenje je tehnika strojnog učenja gdje se model obučen na jednom zadatku koristi kao početna točka za drugi, ali povezani zadatak. Ideja iza prijenosa učenja jest da se znanje stečeno rješavanjem jednog problema može primijeniti na drugi srodni problem, omogućujući modelu da uči učinkovitije s manje primjera obuke. Ovaj se pristup obično koristi u zadacima obrade slike i prirodnog jezika, gdje se unaprijed obučeni modeli fino podešavaju na određenim zadacima kako bi se postigla visoka točnost s manje podataka za obuku.
Datum objave: