人工智能中的转移学习的概念是什么?
转移学习是人工智能 (AI) 和机器学习的一个概念,它指模型能够使用和应用之前学习的知识进行新的相关任务.这可以通过重新使用现有模型和数据来节省时间和资源,而不是从头开始训练新模型.在转移学习中,模型在更大的数据集上进行预训练,然后在更小的任务特定数据集上进行微调.当新任务具有有限的数据时,这种情况特别有用,因为模型可以利用其现有知识.转移学习的一个例子是图像识别.模型可以在大量的一般图像数据集上进行预训,然后在更小的特定图像数据集上进行微调.模型可以利用其已有的一般特征来识别特定的医疗图像.转移模型可以提高机器学习的整体效率和效率,并允许他们更快地学习新的图像.