Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором модель, обученная одной задаче, используется в качестве отправной точки для другой, но связанной задачи. Идея трансферного обучения заключается в том, что знания, полученные в результате решения одной проблемы, могут быть применены к другой связанной проблеме, что позволяет модели учиться более эффективно с меньшим количеством обучающих примеров. Этот подход обычно используется в задачах обработки изображений и естественного языка, где предварительно обученные модели точно настраиваются на конкретные задачи для достижения высокой точности с меньшим количеством обучающих данных.
Дата публикации: