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2026/7/23 05:32:57
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迁移学习将一个领域学到的知识迁移到新领域,减少数据需求。在小样本场景尤为重要,避免从零训练。预训练模型在源数据集学习通用特征,再在目标任务微调。迁移学习大幅降低 AI 应用门槛,加速中小企业与传统行业落地。
语义分割对图像逐像素分类,实现精细场景理解。广泛用于自动驾驶路面感知、医疗影像病灶分割等。FCN 首次实现端到端分割,后续 U-Net、DeepLab 等模型不断提升精度与边界效果。分割技术推动机器对环境精细化认知。
无监督学习不依赖标注数据,直接从原始数据挖掘内在结构与模式。常见任务有聚类、降维、异常检测等。聚类可将相似样本分组,如用户分群;降维能减少特征数量,保留关键信息。无监督学习适合探索性数据分析,尤其在标注成本高的场景极具价值。
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