相比于传统的机器学习方法,迁移学习可以充分利用不同任务之间的相似性,从而减少对大量标注数据的依赖,提高模型的泛化能力。本综述将介绍目前主流的迁移学习方法,并分析其优缺点及应用领域。 I.领域自适应方法(Domain Adaptation) 领域自适应方法旨在解决源领域和目标领域之间的差异,从而提高迁移学习的效果。主要方法包括...
迁移学习可以进一步分为两类,即同构和异构迁移学习[1]。研究者提出了一种基于同构迁移学习的方法来处理域具有相同特征空间的情况。异构迁移学习是指在不同领域具有不同特征空间的情况下的知识转移过程。除了分布适应外,异构迁移学习还需要特征空间自适应[4],这使得异构迁移学习比同构迁移学习更加复杂。本综述旨在从数据...
近年来随着人工智能(AI)技术在计算机视觉与自然语言处理等单模态领域表现出愈发优异的性能, 多模态学习的重要性和必要性逐渐展现出来, 其中基于视觉-语言预训练模型的零样本迁移(ZST)方法得到了国内外研究者的广泛关注。得益于预训练模型强大的泛化性能, 使用视觉-语言预训练模型不仅能提高零样本识别任务的准确率, 而且...
1.2暋 迁移学习方法划分 PanSJ等 针[13] 对源领域和目标领域样本以 及实现任务是否相同将迁移学习方法划分为3类, 归纳式迁移学习 ,直推式迁移学习和无监督迁移学习 ,其中每个分类以及实现任务如表 1 所示 . 表 1暋 迁移学习方法及其实现任务 Table1暋Transferlearningmethodsandimplementationtasks 迁移学习方法 源...
迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础.本文总结了航空航天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状态评估领域未来的研究方向,为航空航天...
综述特点 1. 系统性:本文从多个角度对基于视觉语言模型的视觉识别进行了系统总结,包括背景、基础、数据集、方法、基准测试和未来研究方向。 2. 全面性:本文全面总结了相关工作,包括视觉语言模型的预训练方法,以及视觉语言模型的迁移学习和知识蒸馏方法。 3. 详细分类:对于每个方法类别,本文进行了详细分类,总结类似方法...
因此,本文在阐述强化学习及知识迁移的相关基础概念的基础上,在第4节中从深度强化学习的视角提出了一些关于强化学习中 知识的存在形式和进行知识迁移的一些想法,对深度强化学习中的知识迁移最前沿研究进展进行了综述,并对不同方法 的特点,应用场景等 进行了分析和总结. 第 5 节介绍了目前 该领域的研究进展及实际应用...
迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航...