c 可以做网站吗,查询个人信息的网站,线上教育课程的网络营销方式,腾讯云可以做网站迁移学习 英文小名: transform learning 简介: 把已经训练好的模型A为基本, 在新场景中, 根据新数据建立模型B 目的: 将某个领域或任务上学习到的知识/模式, 应用到不同但相关的领域/问题中 方法: 1.结构引用 适用情况: 新数据多, 场景相似度高, 可以基于原模型重新训练 2.特征…迁移学习 英文小名: transform learning 简介: 把已经训练好的模型A为基本, 在新场景中, 根据新数据建立模型B 目的: 将某个领域或任务上学习到的知识/模式, 应用到不同但相关的领域/问题中 方法: 1.结构引用 适用情况: 新数据多, 场景相似度高, 可以基于原模型重新训练 2.特征提取 适用情况: 新数据少, 场景相似度高, 保留原模型大部分结构与权重系数 3.全新模型 适用情况: 新数据多, 场景相似度低, 原模型可能不适合新场景, 可以建立全新模型 4.部分训练 适用情况: 新数据少, 场景相似度低, 保留原模型, 训练更多参数
在线学习 外国小名:online learning 简介: 给训练好的模型增加新数据, 对模型进行更新, 来适应新趋势 目的 对于新产生的数据, 在不需要对全部数据集进行再次训练的基础上, 实现模型更新 适用场景: 场景中有连续的数据流 特点: 不改变模型结构, 根据数据更新权重系数 两者的关系与区别 目的不同 迁移学习目的是利用已有知识来提高新任务的学习效率和性能。 在线学习目的是在数据流中实时更新模型以适应数据的变化。 数据处理方式不同 迁移学习通常是在离线环境下进行使用预先收集的数据集进行训练和微调。 在线学习在数据到达时立即处理并更新模型不需要预先收集大量数据。 应用场景不同 迁移学习适用于数据量较小或标签成本较高的情况例如医疗影像分析、自然语言处理等。 在线学习适用于数据流场景需要实时响应的情况例如金融交易、网络监控等。 结合使用 迁移学习 在线学习在某些情况下可以将两者结合起来使用。例如先通过迁移学习从一个大型数据集上预训练一个模型然后在实际应用中使用在线学习的方法对模型进行实时更新。这样可以充分利用已有知识并适应数据的变化。 总结 迁移学习利用已有知识来提高新任务的学习效率和性能。 在线学习在数据流中实时更新模型以适应数据的变化。
