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迁移学习：突破机器学习限制，实现知识跨任务转移

什么是迁移学习 迁移学习是机器学习领域中一个日益重要的概念，它旨在解决在不同但相关任务之间转移知识的问题。在传统机器学习中，通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布。然而，在现实世界里，这种情况往往难以满足。例如，一个在大量猫和狗的图片上训练的图像分类模型，可能在识别其他动物或不同场景下的图像时表现

Administrator Administrator 发布于 2025-04-10