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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。
Generalized Context in Cross Attention for Transfer Learning of Disjoint Tabular Data
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TRUST: Efficient Abdominal Trauma Recognition via Image-to-Ultrasound-Video Transfer Learning
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Target-Guided Selective Reweighting for Physics-Informed Neural Network Inverse Problems: A Transfer Learning Approach
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Bringing Generative Learning to Representation Learning: Self-Supervised Transfer Learning as Distribution Matching
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Transfer Learning of CATE with Kernel Ridge Regression
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Transferable FB-GNN-MBE Framework for Potential Energy Surfaces: Data-Adaptive Transfer Learning in Deep Learned Many-Body Expansion Theory
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Emergence of Transfer Learning towards Specific Identification of Alzheimer's Disease A Prospective Approach
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Enhanced Seam Segmentation for Automated Welding Robot in Construction Through Transfer Learning: Addressing Limitations of Bilateral Segmentation Network
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NeuroAdaptTrainer: A Fiji/ImageJ Plugin for YOLO-Based Neuron Segmentation, InteractiveCorrection and Transfer Learning
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参考链接
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