基于迁移学习的深度学习优化策略
2025-07-01
在深度学习的快速发展过程中,模型性能的提升往往依赖于大规模数据集和强大的计算资源。然而,在许多实际应用场景中,获取大量标注数据并不总是可行的。此外,训练一个从头开始的深度神经网络不仅耗时,而且容易出现过拟合现象。为了解决这些问题,迁移学习(Transfer Learning)作为一种有效的优化策略被广泛研究与应用。迁移学习的基本思想是将已学到的知识迁移到新的任务中,特别是在目标域数据量较少的情况下
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