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什么是迁移学习

发布时间：2026-07-19 08:37:25 来源：

迁移学习是一种机器学习方法，旨在将一个领域中学习到的知识应用到另一个相关领域中，以提高新任务的学习效率。它解决了数据不足或训练成本高的问题，尤其在深度学习中广泛应用。

项目	内容
定义	将已学习模型的知识迁移到新任务中
目的	提高模型泛化能力，减少训练时间
应用场景	图像识别、自然语言处理等
方法	特征迁移、参数迁移、模型迁移
优势	减少数据依赖，提升模型性能
局限性	领域差异过大时效果不佳

迁移学习通过复用已有模型，降低了对大规模数据的依赖，是当前人工智能发展的重要方向之一。

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