迁移学习(一)--迁移学习概述

本节讲解基于样本的迁移学习，这个时候你可能会有疑问，基于样本如何迁移呢？难到是直接把源数据直接做学习吗？当然这种方法已经被证明效果方差较大，很难真正使用。其实基于样本的迁移学习主要要解决两个问题。如何筛选源域中的目标数据具有”相似分布”的有标签数据如何利用这个“相似”的数据进行学习通过上节的学习我们知道一个域分为两部分$D=\{X, P^{x}\}$, 其中X是特征空间，$P^{x}$表示边缘分

Fri Mar 11

迁移学习

迁移学习(零)--迁移学习基础

迁移学习在很多场景获得越来越多的应用。例如在图像识别中，例如同一个实体在不同的光照条件写拍摄的照片，模型识别的性能会下降，从而需要我们从一个场景迁移到另一个场景的情况。例如在医疗领域，一些罕见病的天然样本就是短缺的，那么如果利用现有的数据学习到这些新的知识呢？这些都是迁移学习需要解决的问题。以下的场景也同样有迁移学习的身影出没。数据量小机器学习需要鲁棒性个性化定制问题用户隐私数据安全定义给定源域$

迁移学习(一)--迁移学习概述

迁移学习(零)--迁移学习基础

分类

标签云

最新文章

标签

最新文章

Your browser is out-of-date!