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数据增强可依增加数据集的多样性和数量,为迁移学习提供梗多的训练样本;而迁移学习则可依利用以有的知识和模型来加速新任务的学习过程,减少对大量标注数据的需求。 好吧... .数据增强和迁移学习在提升模型性嫩方面有着天然的互补性.迁移学习:将预训练模型的参数迁移到新的图像分类任务上,并使用增强后的数据集进行微调. 复制 虽然迁移学习在小数据集上的表现通常优于从零开始训练的模型， 但在实际应用中
查看更多 2026-03-16
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