基本信息

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文档摘要

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探索选择性集成迁移算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，机器学习作为人工智能领域的核心技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断、金融风控等众多领域。传统机器学习算法在数据分布相对稳定的场景下，通过对大量标注数据的学习和训练，能够构建出性能良好的模型，对新数据进行准确的分类、预测和决策。例如在图像识别中，基于卷积神经网络（CNN）的传统算法可以在大规模图像数据集（如ImageNet）上进行训练，从而准确识别各类图像中的物体类别。

然而，在实际应用中，数据分布往往会发生变化，这给传统机器学习算法带来了巨大的挑战。以图像识别领域为例，在不同的拍摄环境下