転移学習
Sign in to saveAlso known as inductive transfer
research problem in machine learning (ML) that focuses on storing knowledge gained while solving one problem and applying it to a different but related problem
Research
279,823 papers- Transfer learning empowers accurate pharmacokinetics prediction of small samples.Drug discovery today · 2024
- Transfer learning for motor imagery based brain-computer interfaces: A tutorial.Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society · 2022
- Deep transfer learning for clinical decision-making based on high-throughput data: comprehensive survey with benchmark results.Briefings in bioinformatics · 2023
- Navigating Clinical Variability: Transfer Learning's Impact on Imaging Model Performance.Radiology. Artificial intelligence · 2024
- Transfer Learning on Small Datasets for Improved Fall Detection.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
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- paradigm
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- machine learning
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- machine learning
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- transfer of learning
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転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を解決する際に得た知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域である。たとえば、乗用車を認識するために得た知識は、トラックを認識するためにも応用できるかもしれない。この研究領域は、に関する長い歴史を持つ心理学の文献と何かの関係をもつが、2つの分野の実用的な結びつきは限定的である。実用的な面では、過去に学習した仕事の情報を新たな仕事の学習のために再利用または転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA