關於遷移學習不錯的博文，值得學習：
1. 2.
a survey on transfer learning，sinno jialinpan, qiang yang，ieee trans
個人關於遷移學習的粗淺理解：
在機器學習領域，我們的任務是對乙個模型給定充足的資料，對機器學習模型進行訓練、微調和優化，得到乙個可以用於分類的模型，然後利用這個模型對測試資料進行分類。但是，這些機器學習模型，往往假設訓練資料和測試資料的分布相同或者相似，然而現實中卻不是這樣。並且，機器學習對模型的訓練需要大量的訓練資料作為基礎，有些領域中的資料不好收集，即使容易收集，對資料樣本做標註也是一項耗時費力的工作，如何利用已有的大量標註完好的資料和收集到的少量其他領域的資料，是對機器學習進行改進的乙個方向。遷移學習為解決這個問題提供了乙個很好的思路，它的目標是將從乙個領域中學習到的模型，應用在乙個新的領域任務中，提高新領域樣本不足情況下的模型識別能力。
深度學習之遷移學習
遷移學習 transfer learning 是一種機器學習方法，就是把為任務 a 開發的模型作為初始點，重新使用在為任務 b 開發模型的過程中。遷移學習是通過從已學習的相關任務中轉移知識來改進學習的新任務，雖然大多數機器學習演算法都是為了解決單個任務而設計的，但是促進遷移學習的演算法的開發是機器學...
機器學習筆記之緒論
1.1引言 機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從資料中產生 模型 model 的演算法，即 學習演算法 learning algorithm 1.2基本術語 資料集 data set 其中每條記錄是關於乙個事件或物件的描述，稱為乙個 示例 instance 或 樣本 sample 特徵向量 ...
Python遷移學習 機器學習演算法
終有一天，人工智慧會像我們看待非洲平原上低階生物的化石一樣看待我們。在人工智慧眼中，人類只是直立行走的猿猴，用著粗糙的語言和簡陋的工具，從誕生起就注定會滅絕。電影 機械姬 機器學習是人工智慧中乙個流行的子領域，其涉及的領域非常廣泛。流行的原因之一是在其策略下有乙個由複雜的演算法 技術和方 組成的綜合...