遷移學習簡介

遷移學習是一種機器學習方法，簡單來講就是把任務A開發的模型做爲初始點，從新用在任務B上。好比A任務是識別圖片中的車輛，而B任務是識別卡車轎車和公交車。web 合理使用遷移學習，能夠避免針對單個目標任務單獨訓練模型，從而極大節約計算資源。機器學習 在cv和nlp處理任務中，將預先訓練好的模型做爲新模型的起點是一種經常使用的方法，一般預訓練這些模型每每須要消耗大量的計算資源，遷移學習就是把預訓練好的

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