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什么是迁移学习？迁移学习的方法是什么？ 2022-04-09

对于学习这个话题，相信各位朋友们都不会陌生，我们从很小的时候就开始从外界获取知识，上学之后，更是要学习书本上的知识，工作以后，我们还可以从别人的身上学习工作的经验，总之，学习伴随着我们的一生，那么，大家有听说过迁移学习吗?如果你也不是很了解的话，就需要跟随着福昕知翼的小编一起来弄清楚什么是迁移学习、迁移学习的方法是什么，下面就一起来看看吧。什么是迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。迁移学习的方法是什么开发模型的方法选择源任务。你必须选择一个具有丰富数据的相关的预测建模问题，原任务和目标任务的输入数据、输出数据以及从输入数据和输出数据之间的映射中学到的概念之间有某种关系，开发源模型。然后，你必须为第一个任务开发一个精巧的模型。这个模型一定要比普通的模型更好，以保证一些特征学习可以被执行。重用模型。然后，适用于源任务的模型可以被作为目标任务的学习起点。这可能将会涉及到全部或者部分使用第一个模型，这依赖于所用的建模技术。调整模型。模型可以在目标数据集中的输入-输出对上选择性地进行微调，以让它适应目标任务。预训练模型方法选择源模型。一个预训练的源模型是从可用模型中挑选出来的。很多研究机构都发布了基于超大数据集的模型，这些都可以作为源模型的备选者。重用模型。选择的预训练模型可以作为用于第二个任务的模型的学习起点。这可能涉及到全部或者部分使用与训练模型，取决于所用的模型训练技术。调整模型。模型可以在目标数据集中的输入-输出对上选择性地进行微调，以让它适应目标任务。第二种类型的迁移学习在深度学习领域比较常用。什么是迁移学习?迁移学习的方法是什么?相关的内容如福昕知翼的小编在上文所述，大家看完之后，对于迁移学习的概念都有了一定的了解了吧，既然已经了解了迁移学习的含义以及方法，大家是不是也能够回想起自己是否也用过迁移学习的方法呢?欢迎大家和我们交流。