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迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习（TL）是机器学习（ML）中的一个研究问题，着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如，在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的，但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看，为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。
积木式深度学习的正确玩法！新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy，把知识迁移玩成活字印刷｜NeurIPS 2022
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参考链接
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