transfer learning
Transfer learning 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。就跟其他知友回答的那样，考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过transfer learning我们可以将已经学到的parameter 分享给新模型从而加快并优化模型的学习不用像之前那样learn from zero. 比较标志性的例子是Deepmind的作品 progressi
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