- 分类
- 按照特征分类
- 当源域和目标域含有一些共同的交叉特征时,我们可以通过特征变换,将源域和目标域的特征变换到相同空间,使得该空间中源域数据与目标域数据具有相同分布的数据分布,然后进行传统的机器学习。
- 基于模型的迁移,源域和目标域共享模型参数,也就是将之前在源域中通过大量数据训练好的模型应用到目标域上进行预测。
- 基于关系的迁移学习方法
- 当两个域是相似的时候,那么它们之间会共享某种相似关系,将源域中学习到的逻辑网络关系应用到目标域上来进行迁移,比方说生物病毒传播规律到计算机病毒传播规律的迁移。这部分的研究工作比较少。典型方法就是mapping的方法。
- 按照特征分类
- 前提:数据集比较小想用深度学习
机器学习-迁移学习
小蒋的技术栈记录2023-10-16 13:37
相关推荐
北京搜维尔科技有限公司10 分钟前
搜维尔科技:【应用】Xsens在荷兰车辆管理局人体工程学评估中的应用说私域13 分钟前
基于开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的视频号交易小程序优化研究YRr YRr14 分钟前
深度学习:Transformer Decoder详解知来者逆19 分钟前
研究大语言模型在心理保健智能顾问的有效性和挑战云起无垠28 分钟前
技术分享 | 大语言模型赋能软件测试:开启智能软件安全新时代老艾的AI世界41 分钟前
新一代AI换脸更自然,DeepLiveCam下载介绍(可直播)翔云API1 小时前
PHP静默活体识别API接口应用场景与集成方案浊酒南街1 小时前
吴恩达深度学习笔记:卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)4.9-4.10Tony聊跨境1 小时前
独立站SEO类型及优化:来检查这些方面你有没有落下懒惰才能让科技进步2 小时前
从零学习大模型(十二)-----基于梯度的重要性剪枝(Gradient-based Pruning)