迁移学习_迁移学习是什么意思

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英伟达迁移学习突破数据训练障碍，助AI视觉应用规模落地！
对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需的资源和处理的流程非常之多。如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。那么，开发者如何才能减少模型训练、调优所需时间？如何降低数据收集、标注成本？如何便捷、大规模部署AI模型？迁移学习便是一种重要方式。

张慧娟

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2021/06/25

英伟达 AI Insight
传统机器学习痛点仍存，深度学习与迁移学习如何成就AI快速落地？
作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动之一，CCF-GAIR 大会已经度过了四次精彩而又辉煌的历程。

AI掘金志

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2020/08/14

机器学习深度学习
迁移学习
迁移学习是一种机器学习方法，通过在不同的任务和领域中共享知识和经验，来提高目标任务的性能。它可以将已有的知识迁移到新的问题上，从而缓解数据稀缺、标注困难等问题，减少训练时间和资源消耗。本文将详细介绍迁移学习的相关知识。

eefocus_3781508

2451

2023/06/06

迁移学习
迁移学习的重要性影响学习迁移的因素
迁移学习是指将已有的知识和经验应用于新任务中，以加速学习进程并提高性能表现。在机器学习领域，迁移学习已经成为一个热门话题，因为它可以解决许多实际问题中遇到的数据稀缺、计算资源限制等问题。

eefocus_3781508

2701

2023/06/26

迁移学习
什么是迁移学习迁移学习发展历程
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域中的一个重要概念，指在学习新任务时利用已经学过的相关知识。具体来说，通过从源领域中学习到的知识来帮助解决目标领域中的学习问题。迁移学习可以有效地缓解数据稀缺、领域转移等问题，同时能够提升模型效果和泛化能力。

eefocus_3706328

1695

2022/04/27

迁移学习

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