遷移學習基礎知識(一) 分類及應用

2021-10-13 15:33:32 字數 586 閱讀 5707

適合入門:機器學習的明天——遷移學習

一、遷移學習分類

按照目標域有無標籤,遷移學習可以分為監督遷移學習,半監督遷移學習,無監督遷移學習;

按照學習方法分類,遷移學習可以分為基於樣本的遷移學習方法(權重重用),基於特徵的遷移學習方法(變換特徵到表徵一致的空間,或者使其相似),基於模型的遷移學習方法(引數共享),基於關係的遷移學習方法(挖掘和利用關係進行模擬遷移,研究較少);

二、遷移學習可應用於多個領域

解決標註資料稀缺性

非平穩泛化誤差分析

自然語言處理

計算機視覺

醫療健康和生物資訊學

java基礎知識學習 類結構

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