迁移学习 transfer learning
迁移学习 transfer learning 什么是迁移学习？ 解释 总结 参考 什么是迁移学习？ 一句话概括：迁移学习是利用少量数据 (small-scale dataset)，二次训练其它任务相关模型，以使其在本任务下表现良好的一种方法。 解释 在训练网络时，往往会出现过拟合 (overfitting) 的情况，其中一个原因是数据量不够。此时，应对 overfitting 的一个方法是正则化
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