遷移學習、元學習和強化學習的區別和聯系
遷移學習是包括fine tune等。用於近似任務的遷移。有局限性。 元學習是自動尋找學習參數。學習學習的規律。 強化學習是增強學習，對於新任務。 圖像分類和圖像識別的區別和聯系：https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 ...
原文：遷移學習、元學習、強化學習、聯邦學習、對比學習等
遷移學習 Transfer Learning 直觀理解：站在巨人的肩膀上學習。根據已有經驗來解決相似任務，類似於你用騎自行車的經驗來學習騎摩托車。 專業理解：將訓練好的內容應用到新的任務上，即將源域 被遷移對象 應用到目標域 被賦予經驗的領域 。 遷移學習不是具體的模型，更類似於解題思路。 當神經網絡很簡單，訓練一個小的神經網絡不需要特別多的時間，完全可以從頭開始訓練。如果遷移之前的數據和遷移后 ...
2022-03-18 20:37 2 3449 推薦指數：
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