迁移学习导论

时间:04-03 19:00 - 20:30
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中国人工智能学会


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摘要:迄今为止,机器学习基本建立在一个很强的假设之上:即训练数据与测试数据分布相同。这一假设在许多实际应用当中并不成立。 比如,在互联网的数据挖掘中,网页的分布就可能会过时。这一缺陷会导致分类器功能大大下降, 而重新获取并标注新的数据在许多应用中也不现实。这是一个叫做迁移学习的问题。  问题的关键就在于,我们能否学会“举一反三”。我在这一讲座中,将与大家回顾并总结迁移学习的来龙去脉,并系统描述我们最近在这一方面的研究进展。

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