网络化学习方法 网络化的方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络化学习方法的问题，于是小编就整理了1个相关介绍网络化学习方法的解答，让我们一起看看吧。

什么是迁移学习？

迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。即把解决某一领域的问题的方法进行迁移,用以解决另一领域的问题。迁移学习作为机器学习的一个分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。

迁移学习的核心问题在于,确定出新问题和原问题之间的相似性,这样才能顺利的实现知识的迁移.

其实对于我们人来说,迁移学习这种能力是与生俱来的。比如，如果我们已经会打网球，也就可以类比着学习打乒乓球。另外,我们如果已经会下中国象棋，就同样可以类比着下国际象棋。因为这些活动之间，往往存在着极高的相似性,人们就可以模仿着学习新的技能.生活中常用的成语,如“举一反三”、“照猫画虎”都体现出了迁移学习的思想。

那么我们来对迁移学习下一个正式的定义:"迁移学习，是指利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。"

那么就目前而言,应用迁移学习能够解决很多问题.

1) 虽然目前我们正处于一个数据爆炸的时代,每时每刻都在产生大量的数据.但是对于机器学习模型的训练和更新,更依赖于有效数据的标注.然而数据标注工作是一项耗时且昂贵的操作.因此,我们可以利用迁移学习的思想,寻找一些和目标数据相近的有标注的数据,从而利用这些数据来搭建模型,增加我们的数据量.

2) 深度学习模型的训练对计算能力提出了很高的要求.大数据和计算资源就成了巨头们的游戏.如Google、百度、阿里等公司,都拥有海量的数据和雄厚的财力去购置高档的GPU.然而对于普通人来说,是享受不到这样的计算资源的.

因此,我们通过迁移学习,将大公司已经训练好的模型,迁移到我们的任务重,在根据我们的任务对模型进行微调(fine-tune),从而也可以训练出相对较好的模型.

3) 我们都希望训练出来的机器学习模型能够尽可能的通用,对于不同的用户、不同的环境都能达到很好的适配性,这就是机器学习模型的泛化能力.但是这往往很难实现,需要针对个性化的需求,对模型进行更改.利用迁移学习的思想,进行自适应的学习,同时考虑到不同用户之间的差异性和相似性,对通用模型进行灵活的调整,从而完成我们的任务.

到此，以上就是小编对于网络化学习方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络化学习方法的1点解答对大家有用。