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George Montañez

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TOOL · CL_258966 · Sep 17 · 04:00

新理论限制迁移学习的改进

一篇新发布的arXiv论文探讨了机器学习中广泛使用的迁移学习技术的理论基础。该研究由George Montañez撰写，证明了仔细选择要迁移的信息至关重要，并且迁移的信息必须依赖于目标问题。研究还根据算法的概率变化程度，为通过迁移学习可实现的潜在改进设定了上限。