基本信息

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文档摘要

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迁移学习：概念、方法、应用与挑战的全面剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，传统的监督学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布且特征空间一致。然而，在现实世界中，这一假设往往难以成立。例如，在图像识别任务中，训练数据可能来自于某个特定场景下拍摄的图像，而测试数据则可能来自不同场景、不同设备拍摄的图像，数据分布存在显著差异；在自然语言处理中，针对某一领域文本训练的情感分析模型，直接应用于其他领域文本时，性能往往大打折扣。这些情况导致模型在面对新的数据时，泛化能力不足，难以达到理想的效果。

随着数据量的不断增长和应用场景的日益复杂，获取大量有标注数据用于训练模型变得成本高