深度学习之迁移学习
迁移学习概述背景随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。传统机器学习(主要指监督学习) 基于同分布假设 需要大量标注数据 然而实际使用过程中不同数据集可能存在 ...
原文：深度学习（十二） 迁移学习
介绍 .什么时候需要进行迁移学习 目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同。然而这在现实世界中却时常不可行。例如我们我们要对一个任务进行分类，但是此任务中数据不充足 在迁移学习中也被称为目标域 ，然而却有大量的相关的训练数据 在迁移学习中也被称为源域 ，但是此训练数据与所需进行的分类任务中的测试数据特征分布不同 例如语音情感识别中，一种语言的语音数据充足，然而所需进行分类任 ...
2018-01-20 21:13 0 2371 推荐指数：
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