1. 首页
  2. 人工智能
  3. 机器学习
  4. 迁移学习概述与应用

迁移学习概述与应用

上传者: 2025-05-31 12:40:45上传 RAR文件 989.2KB 热度 4次

迁移学习的思路,的其实就是数据不稳定带来的烦恼。你也遇到过,模型训练得挺好,但一换数据就不行了。嗯,数据分布一变,老模型就像失忆一样,啥也不认了。传统方法要么重标数据,要么重训,挺折腾的。迁移学习就不一样了,核心思路就是:用老数据的经验,帮新任务少走弯路

像那种用户行为、电商推荐系统,数据一天一个样,硬训成本高,迁移学习就挺适合。用之前积累的标注数据,加上现在的新数据,模型能快速适应变化,不用完全重头再来。是当你的新任务数据少、标注难的时候,迁移学习能省不少事

而且现在相关资料也不少,我挑了几个还不错的,都是和数据分布相关的。像这篇数据分布的文章,挺基础但说得明白;还有ElasticSearch 详解,讲了数据分布和搜索技术的配合,也可以顺带学点分布式知识。

哦对了,还有一些 PDF、脚本啥的也整理在下面,适合你拿来练手或者改造项目用。比如这个海量数据分布式存储.pdf,就挺系统的,适合晚上泡杯茶慢慢看。如果你最近在做跟数据变化有关的功能,或者模型总是掉精度,可以考虑试试迁移学习这条路,成本低见效快,挺香。

下载地址
用户评论