模型的學習方式-遷移學習、多任務學習、小樣本學習、元學習

前言 無論是有監督學習還是無監督學習、半監督學習。無論算法是什麼，一直感覺機器學習、深度學習模型都是一種數據驅動的。換句話說，足夠且有質量的數據，才能讓模型學到一定的知識，達到比較理想的效果。 但在實際應用中，很多領域、特定問題是沒有足量數據，或者說訓練任務和目標任務數據分佈不一致。因此，需要有一些模型的學習方式，不是指特定的模型，而是解決上述問題的思路。 這裏，參考《神經網絡與深度學習》這本書，

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