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Transfer Learning

Transfer Learning ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Wissen, das beim Trainieren eines Modells auf einer Quellaufgabe oder -domäne erworben wurde, wiederverwendet wird, um das Lernen für eine andere, aber verwandte Zielaufgabe oder -domäne zu verbessern. Es ist besonders wirkungsvoll, wenn für die Zielaufgabe nur wenige gelabelte Daten verfügbar sind, und bildet die Grundlage für die meisten modernen Deep-Learning-Anwendungen in der Computer Vision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und darüber hinaus.

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Quellen

  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

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

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ScholarGateTransfer Learning (Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/transfer-learning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026