文档摘要

第一章：迁移学习与Fine-tuning概述 第一章：迁移学习与Fine-tuning概述 1.1 什么是迁移学习 (Transfer Learning) 在传统的机器学习范式中，我们通常假设训练数据和测试数据是独立同分布的，并且它们都来自同一个特征空间。然而，在现实世界中，这种理想情况往往难以满足。例如，我们可能在一个任务上拥有大量标注数据，而在另一个相关任务上却只有少量数据，或者两个任务的数据分布存在差异。 会员。《第一章：迁移学习与Fine-tuning概述》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22784。

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