问答 | 迁移学习有哪些入门建议?

2018 年 8 月 30 日 AI研习社

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问:迁移学习有哪些入门建议?

来自社友的回答

▼▼▼ 

@约翰尼德普:

迁移学习指的是,通过对预训练模型的参数进行微调,将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法,我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单,迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。

下述教程旨在提供一个工具链(流程中工具和相关库的集合),含有迁移学习中涉及语义分割的一些最基本的内容。以下的教程帮助你搭建一个典型的、具有生产可用性的迁移学习模型。本质上,它是一些特定的工具、框架和模型的结合。

http://www.gair.link/page/TextTranslation/113

@王晋东

<p>搜索《迁移学习简明手册》</p>


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迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习(TL)是机器学习(ML)中的一个研究问题,着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如,在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的,但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看,为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。

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