遷移學習概念簡介

傳統的機器學習過程中，不同的任務會用到不同的機器學習模型，然而遷移學習是針對某一種類型構造的數據也可以運用到另一類型的系統和數據中。   遷移學習是從一個或多個源領域中通過訓練該模型，得出有用的知識並將其用在新的目標任務上（未標記的同一類有相似特徵的物品或者是未標記的不同類物品）本質是知識的遷移再利用。 遷移學習的目標是從一個或者多個源領域任務中提取有用知識並將其用在新的目標任務上，本質上就是知識

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