2.4 迁移学习的可行性与理论依据 (简述)

文档摘要

2.4 迁移学习的可行性与理论依据 (简述) 2.4 迁移学习的可行性与理论依据 (简述) 迁移学习作为一种强大的机器学习范式，其核心在于将从一个任务（源任务）中学习到的知识或模型应用于另一个相关任务（目标任务），以期在数据量有限或训练资源受限的情况下，依然能取得良好的性能。本章将简要探讨迁移学习的可行性及其背后的理论依据。 2.4.1 迁移学习的可行性迁移学习的可行性主要体现在以下几个方面： 2.4.1.1 缓解数据稀疏性问题在许多现实世界的应用中，获取大量高质量的标注数据是极其困难且昂贵的。例如，在医学图像诊断、工业缺陷检测等领域，专家标注的数据往往非常稀缺。传统的机器学习模型在数据量不足时，容易出现过拟合，泛化能力差。