文献类型：期刊文章

作　　者：刘鑫鹏[1] 栾悉道[1] 谢毓湘[2] 黄明哲[1]

LIU Xinpeng;LUAN Xidao;XIE Yuxiang;HUANG Mingzhe(College of Computer Engineering and Applied Mathematics,Changsha University,Changsha Hunan 410022,China;College of System Engineering,National University of Defense Technology,Changsha Hunan 410073,China)

机构地区：[1]长沙学院计算机工程与应用数学学院,湖南长沙410022 [2]国防科学技术大学系统工程学院,湖南长沙410073

出　　处：《长沙大学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:61571453);湖南省教育科学规划课题(批准号:XJK17BXX010)

年　　份：2018

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：28-31

语　　种：中文

收录情况：NSSD、普通刊

摘　　要：迁移学习可以将从数据域学习的知识迁移到目标数据域,有效地解决传统机器学习中训练集和测试集经常不服从独立同分布的问题.对迁移学习的研究价值和经典算法进行了综述,最后对迁移学习的未来研究重点进行探讨.

关 键 词：迁移学习  领域适配  分类  标签

分 类 号：TP391]