《迁移学习指南》是一本全面介绍迁移学习理论与实践的手册,涵盖多种应用场景及算法案例分析。适合研究者和开发者深入理解并应用迁移学习技术。
迁移学习是一种机器学习方法,在这种方法中,已经训练好的模型(或其参数)可以用来解决新的但相关的问题。这与传统的从头开始训练新模型的方法不同,迁移学习能够利用已有的知识来提高新任务的学习效率。
在实际应用中,迁移学习常用于处理数据量较小的任务或者当现有资源不足以支持大量数据收集时的情况。例如,在计算机视觉领域,一个已经经过大规模图像分类问题训练的深度神经网络可以被用作基础模型,并通过微调或特征提取的方式应用于特定的新任务上。
总体来说,迁移学习能够帮助我们更有效地利用现有的机器学习成果,加速新项目的开发过程并提高性能表现。