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- 迁移学习与小数据集-提升机器学习模型性能的关键在机器学习的应用中，数据的数量通常是影响模型性能的重要因素。尤其在很多实际应用中，获取大量标注数据并非易事，这使得许多任务在小数据集上训练时难以达到理想效果。迁移学习（Transfer Learning）作为一种解决小数据集训练瓶颈的有效方法，通过将已有模型的知识迁移到新任务中，从而提高小数据集上的模型表现。本文将探讨迁移学习的原理、常见方法，... 迁移学习与小数据集-提升机器学习模型性能的关键在机器学习的应用中，数据的数量通常是影响模型性能的重要因素。尤其在很多实际应用中，获取大量标注数据并非易事，这使得许多任务在小数据集上训练时难以达到理想效果。迁移学习（Transfer Learning）作为一种解决小数据集训练瓶颈的有效方法，通过将已有模型的知识迁移到新任务中，从而提高小数据集上的模型表现。本文将探讨迁移学习的原理、常见方法，...
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