贵州汇通盛世e酒桶 仍有较大局限性

2021-09-02 10:23:57作者:阅读:
贵州汇通盛世e酒桶 仍有较大局限性

由此可知,迁移学习目前对于我们的场景仍有较大局限性。
首先该方法要求此前已有相似实验,才能进行迁移,适用场景相对小;
其次,归纳式迁移学习需要当前实验已有样本,这可以解决小样本实验的置信问题,但不能事先进行预测。而转导式迁移学习在不少场景下假设过强,实践中,也需要研发方法来判断假设是否合理;
最后,迁移不能解决归因问题,不能直接带来认知。
因此,笔者认为迁移学习可以在恰当场景下作为预测系统的重要补充,在有相似实验的场景下,预测或能更准确。
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