什么是迁移学习？

迁移学习是一种机器学习技术，其中在一个任务上训练的模型被用作另一个不同但相关任务的起点。迁移学习背后的想法是，从解决一个问题中获得的知识可以应用于另一个相关问题，从而使模型能够以更少的训练示例更有效地学习。这种方法通常用于图像和自然语言处理任务，其中预先训练的模型针对特定任务进行微调，以通过较少的训练数据实现高精度。

Publication date: 2023-04-11