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迁移学习 · SimPLe · Learning · 统计量 · 计算学习理论 ·
2024 年 5 月 5 日
Spatial Transfer Learning with Simple MLP
翻译：基于简单MLP的空间迁移学习
Hongjian Yang
Hongjian Yang

First step to investigate the potential of transfer learning applied to the field of spatial statistics


翻译：首次探究迁移学习应用于空间统计领域的潜力。
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迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习（TL）是机器学习（ML）中的一个研究问题，着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如，在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的，但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看，为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。

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