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当深度学习成为过去,迁移学习才是真正的未来?
人工智能
本文主要探讨了迁移学习在机器学习领域中的重要性以及其在实际应用中的潜力。通过回顾迁移学习的基本概念、发展历程和主要应用领域,本文详细介绍了迁移学习的主要技术和方法,包括预训练模型、特征提取、模型微调等。同时,本文还探讨了迁移学习在解决数据不足和场景差异问题中的优势,并展望了迁移学习未来的研究方向和挑战。
张霁
2017-06-01
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