遷移學習
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遷移學習解決的是如何快速地適應新場景、新任務和新環境的問題,在目標域中隻有少量標記數據可用時,它賦予了機器學習利用輔助數據和模型來解決目標問題的能力。這使得機器學習更加可靠和健壯,並且讓機器學習模型在面對不可預見的變化時盡可能達到預期的性能。在企業層面,遷移學習允許知識的重復利用,使得每次獲得的經驗可以重復地應用於現實世界。本書為遷移學習方向首本算法、理論、應用方面成熟、成體繫的總結,相關領域研究的性參考。為遷移學習領域的新加入者提供了堅實的基礎,也為經驗豐富的研究人員和開發人員提供了新的視野。本書分為兩部分。第1部分(第1~14章)介紹遷移學習的基礎,其中第1章對遷移學習進行概述,第2~14章介紹遷移學習相關的各種理論和算法。第2部分(第15~22章)討論遷移學習的許多應用領域。第23章是對全書的總結。
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