遷移學習論文閱讀：Transfer Learning via Learning to Transfer
論文地址 2018cvpr的論文，作者提出了一個L2T的框架，目的是對於一個新的任務，利用以前的經驗來幫助決定如何進行遷移，從而避免之前需要嘗試多種遷移方法的情況。 思想和meta-learning比較類似，都是想學習到一些高維度的抽象特徵。 實驗分爲兩個步驟： 第一步：從以往的經驗中得到三個數據，源領域和目標領域對，代表遷移知識的潛在特徵矩陣以及相比較不用遷移學習時模型性能提升。那麼可以建立一個
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