【迁移学习(Transfer L)全面指南】2021年迁移学习发展现状及案例探究

• 1 迁移学习简介
• 2 样本权重迁移法
• 3 特征变换迁移法
• 4 迁移学习最新进展
• 5 迁移学习在图像处理领域的应用

迁移学习(Transfer Learning)是机器学习中的一个名词,是指一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其他活动的影响。迁移广泛存在于各种知识、技能与社会规范的学习中。

迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。