transfer learning 和一般機械學習的主要區別是什麼?

時間 2021-06-26 18:39:30

1樓:aykro

最主要不同在於遷移學習利用了輔助資料集,從概率觀點看,是從源資料(輔助資料集)習得先驗應用到待解決問題(目標任務)。

遷移學習要解決場景是缺乏資料標籤或沒有標籤的情況下訓練模型,在這種場景假設下傳統的機器學習方法由於缺乏監督資訊難以獲得好的效能,此時可以使用輔助資料集來提高模型的效能。從輔助資料集習得知識應用到目標任務過程稱作遷移學習。

輔助資料集需要與待解決的任務相關才能有效幫助提高模型的能力。這個過程中最大的問題是輔助資料集的資料分布和待解決問題不同,所以出現很多對齊資料分布的方法來實現遷移學習。

以上內容參考pan,楊強的2023年的遷移學習綜述,很經典的文獻。

2樓:能不能好好說話

遷移學習一般是解決資料分布相似,訓練資料不夠而引數很多的情況,現在基本上很多網路都是採用遷移學習,因為from scratch訓練乙個好的網路會比較難。

3樓:紛fly

機器學習?transfer learning主要解決資料分布偏移的情況~而一般的機器學習都假設訓練集和測試集合有相同的資料分布體系

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