遷移學習Transfer Learning

1、簡介 一句話概括：從以前的任務當中去學習知識（knowledge）或經驗，並應用於新的任務當中。 傳統的機器學習方法包括有監督學習、無監督學習和半監督學習，針對不完全數據，有監督和半監督學習還有相應的變形，如處理噪聲分類標籤問題以及代價敏感學習。然而，這些方法的大多數都假設已標註數據與未標註數據的分佈是相同的。與之相反的是，遷移學習允許源空間、任務空間，並且在測試集和訓練集中的分佈是不同的。

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