Github 项目推荐 | 不容错过的迁移学习领域自适应资源

2018 年 4 月 29 日 AI研习社 AI 研习君

本库收集了大量的迁移学习以及领域自适应的论文和项目资源,虽然该库的资源主要针对领域自适应技术,但是也有些迁移学习其他子领域的资源供各位开发者参考学习。

想要获取这些资源,请访问 Github 链接:

https://github.com/artix41/awesome-transfer-learning

  教程和博客

  • Transfer Learning − Machine Learning's Next Frontier

    http://ruder.io/transfer-learning/index.html

  • A Little Review of Domain Adaptation in 2017

    https://artix41.github.io/static/domain-adaptation-in-2017/

  主要内容目录

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如何让训练神经网络不无聊?试试迁移学习和多任务学习

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领域自适应是与机器学习和转移学习相关的领域。 当我们的目标是从源数据分布中学习在不同(但相关)的目标数据分布上的良好性能模型时,就会出现这种情况。 例如,常见垃圾邮件过滤问题的任务之一在于使模型从一个用户(源分发)适应到接收显着不同的电子邮件(目标分发)的新模型。 注意,当有多个源分发可用时,该问题被称为多源域自适应。

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