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2019年12月25日
迁移学习数据集——Domain Adaptation
摘要: Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中,我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中,这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试集有着巨大差异时,很容易出现过拟合的现象,使得训练的模型在测试集上表现不理想。 举个简单的例子,如果我们哟普大量的黄种人人脸监督
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posted @ 2019-12-25 11:02 LiYiming
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