深度迁移学习的综述

本文约4800字，建议阅读5分钟本文介绍了深度迁移学习方面文献综述。‍近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。相比之下，传统机器学习方法需要手动设计特征，而深度学习对大量训练数据的依赖非常强烈，因为它需要大量的数据来理解数据的潜在模式，模型规模和所需数据量的大小之间几乎呈线性关系。在特殊情况下，训练数据不足是一个问题，而迁移学习可以解决这一问题。在迁移学习中，训练数据和测试数据不需要是独立同分布的，目标域中的模型不需要从头开始训练，这可以大大减少目标域中对训练数据和训练时间的需求。深度迁移学习是一种结合深度学习和迁移学习的方法。在这种方法中，我们通过在深度神经网络中迁移预训 ………………………………