Transfer learning (TL) is a technique in machine learning (ML) in which knowledge learned from a task is re-used in order to boost performance on a related task. [1]

Transfer learning是机器学习的一个分支，中文名曰迁移学习，它的目的是在获取一定的额外数据或者是存在一个已有的模型的前提下，将其应用在新的且有一定相关性的task。

There are many applications of transfer learning in real-world machine learning and artificial intelligence settings. Developers and data scientists can use transfer learning to aid in a …

Nov 22, 2021 · 迁移学习是机器学习方法，利用已训练模型解决新任务，解决数据标注和计算资源问题。核心是找相似性并度量利用，包括同构、异构迁移等。常用于数据少的任务，如医学图 …

Jul 18, 2024 · 机器学习：详解迁移学习（Transfer learning） 详解迁移学习 深度学习中，最强大的理念之一就是，有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识，并将这些知识应用到另一个 …

什么是云计算？ 云计算概念中心 生成式人工智能 AI Machine Learning

Oct 8, 2025 · Transfer learning is a machine learning technique where a model trained on one task is repurposed as the foundation for a second task. This approach is beneficial when the …

Transfer learning is one of the most important technologies in the era of artificial intelligence and deep learning. It seeks to leverage existing knowledge by transferring it to another, new domain.

迁移学习（Transfer Learning）通俗来讲就是学会举一反三的能力，通过运用已有的知识来学习新的知识，其核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，通过这种相似性的迁移达到迁移学习 …

Dec 5, 2024 · 迁移学习 （transfer） 1.概念 迁移学习 定义：迁移学习是指利用数据、任务或 模型 之间的相似性，将在旧领域（源领域）学习过的模型应用于新领域（目标领域）的一种学习过 …