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专注于python开发、机器学习、深度学习、人工智能领域的一颗小草。
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深度学习不得不会的迁移学习(Transfer Learning)
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在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型;然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。其次,传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。通常可能发生的情况如训练数据过期。这往往需要我们去重新标注大量的训练数据以满足我们训练的需要,但标注新数据是非常昂贵的,需要大量的人力与物力。从另外一个角度上看,如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning)的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。因此,迁移学习不会像传统机器学习那样作同分布假设。
小草AI
2019-06-02
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