2.1 迁移学习的分类：按迁移方式 (归纳式、直推式、无监督)

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2.1 迁移学习的分类：按迁移方式 (归纳式、直推式、无监督) 2.1 迁移学习的分类：按迁移方式 (归纳式、直推式、无监督) 迁移学习作为机器学习领域的一个重要分支，其核心思想在于将从一个或多个源任务中学习到的知识迁移到目标任务中，以期在目标任务数据量较少或标注成本较高的情况下，依然能够取得良好的性能。根据知识迁移方式的不同，迁移学习可以被划分为多种类别。本章节将深入探讨其中最常见且实用的三种分类方式：归纳式迁移学习、直推式迁移学习和无监督迁移学习。理解这些分类对于选择合适的迁移学习策略、设计有效的迁移学习算法至关重要。 2.1.1 归纳式迁移学习 (Inductive Transfer Learning) 归纳式迁移学习是迁移学习中最常见且应用最广泛的一种形式。