【人工智能-概念篇】迁移学习、多任务学习与多模态学习：深度解析与应用探讨
迁移学习、多任务学习与多模态学习：深度解析与应用探讨
在人工智能领域，迁移学习、多任务学习和多模态学习是三个非常重要且相互关联的概念。它们在实际应用中可以帮助模型更好地泛化、提高效率并处理复杂任务。本文将深入探讨这三个概念，帮助读者更好地理解它们的原理、应用场景以及优缺点。
一、迁移学习：如何“借力打力”
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什么是迁移学习？
迁移学习是一种通过将已学习的知识从一个任务迁移到另一个相关任务上，来提高学习效率和性能的方法。简单来说，就是让模型在已解决的问题上“借力”，来更快更好地解决新问题。
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迁移学习的类型和实现方法
- 基于特征的迁移学习： 利用源任务中学到的特征表示来帮助目标任务的学习，如使用预训练模型提取图像特征。
- 基于模型的迁移学习： 将源任务训练好的模型参数迁移到目标任务上，并进行微调。
- 基于实例的迁移学习： 从源任务中选择一些有代表性的样本加入到目标任务的训练中。
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实际应用场景和案例
- 图像分类： 在数据量较小的目标数据集上&#