数据转移

迁移学习的定义与基本原理

迁移学习是一种机器学习技术，旨在利用在某一任务上训练得到的知识来改善另一个相关任务的学习效果。这种技术的核心在于通过将一个领域的知识迁移到另一个领域，从而节省时间和计算资源。

迁移学习可以分为两类主要形式：基于实例的迁移和基于模型的迁移。前者涉及直接从源领域中的样本转移到目标领域中使用；后者则涉及到在源领域中训练得到的模型参数被用来初始化或调整为目标领域的优化过程。

迁移学习背后的理论基础是，如果两个任务具有相似性或者共享某些特征，那么从一个任务中学到的知识可以有效地应用于另一个任务。这种现象被称为“知识迁移”，它允许我们在处理新问题时利用先前的经验和模式识别能力，从而提高模型的泛化能力和效率。