8.1 迁移学习

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8.1 迁移学习 8.1 迁移学习迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是将一个已经在一个任务上训练好的模型（源模型）的知识迁移到另一个相关但不同的任务（目标任务）上。这种方法尤其适用于目标任务数据量较少，或者从头开始训练模型成本过高的情况。它利用了不同任务之间可能存在的共享特征或模式，从而加速模型训练、提高模型性能，并降低对大量标注数据的依赖。 8.1.1 迁移学习的原理迁移学习的原理基于一个核心假设：在某些情况下，模型从一个任务中学到的知识可以被泛化并应用于另一个任务。具体来说，当一个模型在一个大型数据集上进行训练时，它会学习到数据中通用的、层次化的特征表示。