AI 中的迁移学习：最新技术概述

迁移学习（Transfer Learning）在人工智能领域是一个重要的研究方向，它允许我们利用在特定任务上预训练的模型来解决新的任务。以下是一些关于当前迁移学习模型的最新研究进展。

最新迁移学习模型

1. Mo-bileNets：这是一种轻量级的神经网络架构，特别适用于移动设备和嵌入式系统。
2. ** EfficientNet**：通过自动搜索网络架构，EfficientNet在多个数据集上实现了最佳性能。
3. Distillation：这是一种将大型模型的知识传递到小型模型的技术，使得小型模型能够保持高性能。

相关研究论文

以下是一些关于迁移学习的最新研究论文：

• “A Comprehensive Survey on Transfer Learning” - 这篇论文全面概述了迁移学习的各个方面。
• “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks” - 这篇论文介绍了EfficientNet架构。

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MobileNet

EfficientNet

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