ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Prijenosno učenje

Prijenosno učenje je paradigma strojnog učenja u kojoj se znanje stečeno obukom modela na izvornom zadatku ili domeni ponovno koristi za poboljšanje učenja na drugačijem, ali srodnom ciljnom zadatku ili domeni. Posebno je moćno kada su označeni podaci za ciljni zadatak oskudni i temelj je većine modernih primjena dubokog učenja u računalnom vidu, obradi prirodnog jezika i šire.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Prijenosno učenje
Učenje s malo primjeraSamonadzirano učenjePolunadzorirano učenjeFederated aktivno učenjeAktivno učenje sa samost…Bayesian Few-Shot Learni…Bayesijansko polunadzori…Bayesovsko prijenosno uč…Učenje po kurikulumuPovećanje podataka

+40 more

Izvori

  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 ↗

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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 →

Citirana u

Federated aktivno učenjeAktivno učenje sa samostalnim nadzorom učenjaBayesian Few-Shot LearningBayesijansko polunadzorirano učenjeBayesovsko prijenosno učenjeUčenje po kurikulumuPovećanje podatakaDomenska prilagodbaDomenski adaptivno učenje potkrepljenjemDomenski prilagodljiv TransformerVarijacijski automatski enkoder prilagodljiv domeniEfficientNetEnsemble Federated LearningUčenje na malom broju primjera s pojačanjem (Ensemble Few-Shot Learning)Učenje ansambla metrikeAnsamblno samonadzirano učenjeUčenje uz polunadzor pomoću ansambalaEnsemble Transfer LearningUčenje s malo primjeraUčenje metrikeVišestruko učenjePrijenos stila pomoću neuronskih mrežaMrežno federirano učenjeOnline učenje s malim brojem primjera (Online Few-shot Learning)Mrežno učenjeOnline samonadzirano učenjeOnline polu-nadgledano učenjeOnline prijenosno učenjeRegulirano federativno učenjeRegulirano učenje s malo primjeraRegularizirano mrežno učenjeRegularizirano prijenosno učenjeRobusno federalno učenjeSamonadzorirano aktivno učenjeSamonadzirano federirano učenjeSamo-nadgledano učenje s malo primjeraSamonadzorirana klasifikacija slikaSamo-nadgledano K-najbližih susjedaSamonadzirano učenjeSamonadzorovani LightGBMLogistička regresija sa samonadzoromSamonadzirana analiza sentimentaSamonadzirani složeni ansambl (Self-supervised Stacking Ensemble)Samonadzorirano prijenosno učenjePolu-nadgledano federativno učenjePolu-nadgledano učenje s malo primjeraPolunadzorirano učenjePolunadzorirano učenje metrikePolu-nadgledano učenje prijenosomT5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →

ScholarGate — Transfer Learning (Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/machine-learning/transfer-learning · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026