迁移学习：站在巨人的肩膀上

迁移学习：站在巨人的肩膀上

1.背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的前沿领域,自20世纪50年代诞生以来,已经取得了长足的进步。从早期的专家系统、机器学习算法,到近年来的深度学习技术的兴起,AI不断突破自身的局限,在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域展现出了惊人的能力。

1.2 数据饥渴与计算资源紧缺

然而,AI系统的训练过程通常需要大量的标注数据和计算资源。对于一个全新的任务,从头开始收集数据、设计模型架构、训练模型,这是一个漫长而昂贵的过程。这种"从零开始"的做法在很多情况下是低效的,也制约了AI技术的快速发展和广泛应用。

1.3 迁移学习的兴起

为了解决上述难题,迁移学习(Transfer Learning)应运而生。迁移学习的核心思想是:利用在源领域学习到的知识,来帮助目标领域的任务学习。这种"再利用"和"迁移"的理念,使得我们能够站在前人的肩膀上,高效地解决新的问题。

2.核心概念与联系

2.1 什么是迁移学习?

迁移学习是机器学习中的一个重要概念和技术,旨在解决不同但相关任务之间知识迁移的问题。具体来说,就是利用在源领域学习到的知识(如模型参数、表示特征等),来帮助目标领域的任务学习,从而提高学习效率,减少数据需求,提升模型性能。