बायेसियन ट्रांसफर लर्निंग
बायेसियन ट्रांसफर लर्निंग एक संभाव्य ढाँचा है जो एक डेटा-समृद्ध स्रोत डोमेन से ज्ञान का उपयोग डेटा-दुर्लभ लक्ष्य डोमेन पर प्रशिक्षित मॉडल के लिए सूचनात्मक पूर्व (priors) बनाने के लिए करता है। स्रोत-डोमेन ज्ञान को पैरामीटर पर पूर्व वितरण के रूप में एन्कोड करके, यह ढाँचा मॉडल को बहुत सीमित लेबल वाले उदाहरणों के साथ भी लक्ष्य कार्य पर अच्छी तरह से सामान्यीकृत करने की अनुमति देता है।
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स्रोत
- Raina, R., Ng, A. Y., & Koller, D. (2006). Constructing informative priors using transfer learning. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 713–720. ACM. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Transfer Learning (Probabilistic Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-transfer-learning
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