Open Alex-McAvoy opened 2 months ago
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/deep-learning/network-fundamentals/c7511b44.html
【概述】迁移学习（Transfer Learning）是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域训练好的模型，应用于新的领域这样的过程，要求两个任务的输入属于同一性质，即要么同是图像、要么同是语音或其他 当有海量的数据资源时，能够很容易从海量数据中学习到一个鲁棒性很强的模型，可以不需要迁移学习
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/deep-learning/network-fundamentals/c7511b44.html
【概述】迁移学习（Transfer Learning）是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域训练好的模型，应用于新的领域这样的过程，要求两个任务的输入属于同一性质，即要么同是图像、要么同是语音或其他 当有海量的数据资源时，能够很容易从海量数据中学习到一个鲁棒性很强的模型，可以不需要迁移学习