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铬对耐候桥梁钢锈层结构及组织与性能的影响
【出 处】
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燕山大学
【发表日期】
:
2021年01期
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在机器学习领域,当训练样本稀少时,模型容易发生过拟合现象,训练出的模型泛化能力差,因此不能满足实际需要。在很多现实场景中,获取海量的标注数据往往需要耗费大量的人力、物力、财力等成本。在商业竞争日益激烈的时代,蛮力扩展标注数据是不可取的,因此人们寻找其他的方式解决此问题。知识迁移是流行的解决方案之一。知识迁移旨在利用相关领域的知识来辅助目标领域的建模,从而避免小样本上建模中的过拟合现象。本文在知识迁