ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Online transferinlärning

Online transferinlärning (OTL) utvidgar transferinlärning till sekventiella, strömmande miljöer: istället för att träna på en fast datamängd, bearbetar modellen exempel ett i taget och utnyttjar samtidigt kunskap från en relaterad källdomän för att förbättra prediktioner på måldomänen utan att kräva stora märkta måldatauppsättningar i förväg.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  1. Zhao, P., & Hoi, S. C. H. (2010). OTL: A Framework of Online Transfer Learning. In Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010), pp. 1231–1238. Omnipress. link
  2. 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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/machine-learning/online-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
ScholarGateOnline Transfer learning (Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/machine-learning/online-transfer-learning · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026