TL遷移學習

遷移學習概述 背景 隨着越來越多的機器學習應用場景的出現，而現有表現比較好的監督學習需要大量的標註數據，標註數據是一項枯燥無味且花費巨大的任務，所以遷移學習受到越來越多的關注。 傳統機器學習(主要指監督學習) 基於同分布假設 需要大量標註數據 然而實際使用過程中不同數據集可能存在一些問題，比如 數據分佈差異 標註數據過期 訓練數據過期，也就是好不容易標定的數據要被丟棄，有些應用中數據是分佈隨着時間

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