机器人自然语言处理:文本生成与理解_12.自然语言处理中的迁移学习.docx
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12.自然语言处理中的迁移学习
12.1迁移学习的定义与原理
迁移学习(TransferLearning)是机器学习领域的一个重要概念,它允许模型将从一个任务中学习到的知识应用到另一个相关任务中。在自然语言处理(NLP)中,迁移学习尤为重要,因为它能够解决数据不足、计算资源有限等问题,提高模型的性能和泛化能力。迁移学习的基本原理是通过预先训练好的模型在新的任务上进行微调,从而利用已有的知识来加速和优化新任务的学习过程。
12.1.1迁移学习的类型
迁移学习主要分为以下几种类型:
基于参数的迁移学习:通过将预训练模型的权重作为初始权重,应用到新任务
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