大数据时代下的迁移学习--- 机器学习的下一个前沿

文章内容索引：什么是迁移学习？为什么现在需要迁移学习？迁移学习的定义迁移学习的应用场景迁移学习的应用从模拟仿真中学习适应新的领域场景跨语言转化知识迁移学习方法使用预先训练的CNN得到的特征学习域不变的表示使表示更相似令人困惑的域相关研究领域半监督学习更有效地使用可用的数据提高模型的泛化能力使模型更健壮多任务学习持续学习零数据学习结论近年来，我们在训练深度神经网络从大量的标记数据（图片、句子、标签预测等）中获取非常精确的输入输出映射关系上取得了巨大的进展。但是，我们的模型还欠缺着对与训练过程中遇到的不同的情况的归纳能力。当你将你在特定构造的数据集下训练得到的模型放到真实世界中测试时就会发现 ………………………………