迁移学习是一种机器学习方法，它允许我们将一个任务学习到的知识应用到另一个相关任务上。这种方法在资源有限的情况下特别有用，因为它可以减少对大量数据的需要。
迁移学习优势
- 节省数据：不需要为每个新任务收集大量数据。
- 提高性能：利用已有任务的模型知识，提升新任务的性能。
- 通用性：适用于多种不同的任务。
迁移学习应用
- 计算机视觉：图像识别、物体检测等。
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译等。
- 推荐系统：根据用户历史行为推荐商品或服务。
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迁移学习模型架构
迁移学习应用实例
迁移学习是一个快速发展的领域，不断有新的技术和应用出现。希望这篇文章能帮助您更好地理解迁移学习。