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英文字典中文字典相關資料:
- 什么是迁移学习 (Transfer Learning)？这个领域历史发展前景 . . .
泻药。大部分回答都是四五年前的了，现在是2022 7 13，我们刚好完成了部分迁移学习的调研，笔者也是做持续学习的，在这里就借NAACL‘22 Workshop上对信息抽取的迁移学习的讨论，来谈一下未来的发展。什么是迁移学习 (Transfer Learning)？这个领域历史
- 请问具体什么是迁移学习？ - 知乎
其中，实现迁移学习有以下三种手段： Transfer Learning ：冻结预训练模型的全部卷积层，只训练自己定制的全连接层。 Extract Feature Vector ：先计算出预训练模型的卷积层对所有训练和测试数据的特征向量，然后抛开预训练模型，只训练自己定制的简配版全连接网络。
- 微调一个预先训练好的模型等同于迁移学习吗？ - 知乎
它是迁移学习的一种形式，在许多对象分类任务中都表现得非常好。 简单地说，预先训练的模型是由其他人创建的用于解决类似问题的模型。 不是从头开始构建模型来解决类似的问题，而是将针对其他问题训练的模型作为起点。
- 迁移学习之——什么是迁移学习（Transfer Learning）
图2 迁移学习过程示意图 2：迁移学习三个基本问题 （1）何时迁移 何时迁移对应于迁移学习的可能性和使用迁移学习的原因 值得注意的是, 此步骤应该发生在迁移学习的第一步 给定待学习的目标,我们首先要做的便是判断当时的任务是否适合进行迁移学习
- 迁移学习 (Transfer Learning) - 知乎
迁移学习(Transfer Learning)是机器学习中的一个名词,是指一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其他活动的影响。迁移广泛存在于各种知识、技能与社会规范的学习中。[1] 迁移学习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
- 元学习（Meta Learning）与迁移学习（Transfer Learning . . .
迁移学习的资料已经有很多了，比如我们的github代码仓库 https: github jindongwang tran sferlearning 比如我的迁移学习导论 比如我的 元学习相对来说系统的资料少一点。这里我推荐最新出炉的Stanford助理教授Chelsea Finn开设的CS330 multitask and meta
- 迁移学习与fine-tuning有什么区别？ - 知乎
迁移学习，个人感觉是一种思想吧，并不是一种特定的算法或者模型，目的是将已学习到的知识应用到其他领域，提高在目标领域上的性能，比如说一个通用的语音模型迁移到某个人的语音识别，一个ImageNet上的图片分类问题迁移到医疗疾病识别上。
- 深度学习中，迁移学习和预训练有什么区别和联系，到底它俩 . . .
而迁移学习可以说是一个更广泛的概念，它包括了将预训练模型应用到新任务上，并可能涉及到模型结构的调整和参数的微调 。预训练的目标是学习通用特征，而迁移学习的目标是将这些特征应用到新任务上，并优化模型以适应新任务 。
- 迁移学习和领域自适应的区别是什么？ - 知乎
域自适应方法有多种分类方式，类比于迁移学习的分类方式，可以对域自适应方法做如下的分类。(1)根据源域和目标域数据情况可以进行分类：同构领域自适应，即数据的特征语义和维度都保持一致；异构领域自适应，即与同构迁移学习相反，数据空间不一致。
- 深度学习与深度迁移学习有什么区别？ - 知乎
值得注意的是，这里的迁移学习还不能算作深度学习，一句话可以概括，深度学习方法一定是机器学习方法，但机器学习方法不一定是深度学习方法。 而当迁移学习用到一些深度学习的问题或者任务上使用深度神经网络时，就可以称为深度迁移学习，但其实一般没有这个概念，一般都叫迁移学习。
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