文档摘要

1.1 迁移学习是什么：把别处学来的经验搬进新家 本节摘要：迁移学习是把在源任务上学到的知识迁移到相关目标任务的方法。用工程队的话说：不推倒重建，把别人盖好、住过的旧宅改造成自己的新房。本节给出定义、讲清"搬的是什么"，并用一个可复现的小实验证明——预训练模型的浅层特征确实通用，这正是整册教程成立的地基。 一个场景引入 你是某医院影像科的合作开发者，任务是把胸片分成正常与疑似病灶两类，标注数据只有八百张。 会员。《1.1 迁移学习是什么：把别处学来的经验搬进新家》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，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。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/509-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Efine-tuning%E5%AE%9E%E6%88%98

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流