模型的学习方式-迁移学习、多任务学习、小样本学习、元学习

前言 无论是有监督学习还是无监督学习、半监督学习。无论算法是什么，一直感觉机器学习、深度学习模型都是一种数据驱动的。换句话说，足够且有质量的数据，才能让模型学到一定的知识，达到比较理想的效果。 但在实际应用中，很多领域、特定问题是没有足量数据，或者说训练任务和目标任务数据分布不一致。因此，需要有一些模型的学习方式，不是指特定的模型，而是解决上述问题的思路。 这里，参考《神经网络与深度学习》这本书，

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