迁移学习及领域自适应 Transfer Learning & Domain Adaptation
文章内容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的论文《A survey on transfer Learning》。 1 迁移学习提出的背景及历史 1.1、迁移学习提出背景 在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training ...
原文：迁移学习数据集——Domain Adaptation
Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中，我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中，这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试集有着巨大差异时，很容易出现过拟合的现象，使得训练的模型在测试集上表现不理想。 举个简单的例子，如果我们哟普大量的黄种人人脸监督训练数据集，而想训练得到可以区分黑人人脸的模型，该模型相比于黄种人识别情况性能会下降。当训练数据集和 ...
2019-12-25 11:02 0 2279 推荐指数：
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