迁移学习、元学习和强化学习的区别和联系
迁移学习是包括fine tune等。用于近似任务的迁移。有局限性。 元学习是自动寻找学习参数。学习学习的规律。 强化学习是增强学习，对于新任务。 图像分类和图像识别的区别和联系：https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 ...
原文：迁移学习、元学习、强化学习、联邦学习、对比学习等
迁移学习 Transfer Learning 直观理解：站在巨人的肩膀上学习。根据已有经验来解决相似任务，类似于你用骑自行车的经验来学习骑摩托车。 专业理解：将训练好的内容应用到新的任务上，即将源域 被迁移对象 应用到目标域 被赋予经验的领域 。 迁移学习不是具体的模型，更类似于解题思路。 当神经网络很简单，训练一个小的神经网络不需要特别多的时间，完全可以从头开始训练。如果迁移之前的数据和迁移后 ...
2022-03-18 20:37 2 3449 推荐指数：
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