遷移學習與計算機視覺

作爲一種新的分類平臺，深度學習最近已受到研究人員的越來越多的關注，並已成功地應用於許多領域。 不過在某些領域如生物信息，由於其數據獲取和數據標註都需要進行大量的臨牀試驗，因此很難構建大規模帶有標註的高質量數據集，從而限制了它的發展。 爲此，有人提出了遷移學習，這放鬆了數據獲取的假設：只要求訓練數據必須獨立且與測試數據相同分佈（i.i.d.），這促使我們可以使用遷移學習來解決訓練數據不足的問題。 遷

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