ScholarGate
Асистент
Machine learningMachine learning

Трансферно обучение

Трансферното обучение е парадигма в машинното обучение, при която знания, придобити от обучение на модел върху изходна задача или домейн, се преизползват за подобряване на обучението върху различна, но свързана целева задача или домейн. То е особено мощно, когато етикетираните данни за целевата задача са оскъдни, и стои в основата на повечето съвременни приложения на дълбокото обучение в компютърното зрение, обработката на естествен език и извън тях.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Трансферно обучение
Обучение с малко примериСамообучаващо се ученеПолу-наблюдавано обучениеФедеративно активно обуч…Активно учене със самооб…Байесовско обучение с ма…Байесов полунаблюдавано…Байесов трансферно обуче…Кривично обучение (Curri…Аугментация на данни

+40 more

Източници

  1. Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
  2. Bengio, Y. (2012). Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning. In Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning, PMLR 27, 17–36. link ↗

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/machine-learning/transfer-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side →

Цитиран в

Федеративно активно обучениеАктивно учене със самообучениеБайесовско обучение с малко примериБайесов полунаблюдавано обучениеБайесов трансферно обучениеКривично обучение (Curriculum Learning)Аугментация на данниДомейнна адаптацияDomain-adaptive reinforcement learningТрансформер с адаптация към домейнДомейн-адаптивен вариационен автоенкодерEfficientNetАнсамблово федеративно обучениеАнсамбълно обучение с малко примери (Ensemble Few-Shot Learning)Ансамблово изучаване на метрикиАнсамблово самоконтролирано обучениеАнсамблово полунаблюдавано обучениеАнсамблово трансферно обучениеОбучение с малко примериМетрично обучениеМногозадачно обучениеНевронен пренос на стилОнлайн федеративно обучениеОнлайн обучение с малко примериОнлайн обучениеОнлайн самообучение със самоконтролОнлайн полунаблюдавано обучениеОнлайн трансферно обучениеРегуляризирано федеративно обучениеРегуляризирано учене с малко примери (Regularized Few-Shot Learning)Регуляризирано онлайн обучениеРегуляризирано трансферно обучениеУстойчиво федеративно обучениеАктивно учене със самообучениеСамоконтролирано федерирано обучениеСамоконтролирано учене с малко примериСамообучаваща се класификация на изображенияСамообучаващи се K-най-близки съседиСамообучаващо се ученеСамоконтролиран LightGBMЛогистична регресия със самообучениеСамоконтролирано извличане на настроения (Self-supervised Sentiment Analysis)Самообучаваща се ансамблова стекинг класификацияСамообучаващо се трансферно обучениеПолу-наблюдавано федеративно обучениеПолу-наблюдавано обучение с малко примери (Semi-supervised Few-shot Learning)Полу-наблюдавано обучениеПолу-наблюдавано обучение на метрикиПолу-обучено трансферно обучениеT5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →

ScholarGate — Transfer Learning (Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/machine-learning/transfer-learning · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026