淺說「遷移學習」（Transfer Learning）

—— 原文發佈於本人的微信公衆號「大數據與人工智能Lab」（BigdataAILab），歡迎關注。   什麼是遷移學習？ 遷移學習（Transfer Learning）是一種機器學習方法，是把一個領域（即源領域）的知識，遷移到另外一個領域（即目標領域），使得目標領域能夠取得更好的學習效果。 通常，源領域數據量充足，而目標領域數據量較小，這種場景就很適合做遷移學習，例如我們我們要對一個任務進行分類，

>>阅读原文<<