迁移学习与计算机视觉

作为一种新的分类平台，深度学习最近已受到研究人员的越来越多的关注，并已成功地应用于许多领域。 不过在某些领域如生物信息，由于其数据获取和数据标注都需要进行大量的临床试验，因此很难构建大规模带有标注的高质量数据集，从而限制了它的发展。 为此，有人提出了迁移学习，这放松了数据获取的假设：只要求训练数据必须独立且与测试数据相同分布（i.i.d.），这促使我们可以使用迁移学习来解决训练数据不足的问题。 迁

>>阅读原文<<