83.Transfer learning是機器學習的一個分支，中文名曰遷移學習，它的目的是在獲取一定的額外數據或者是存在一個已有的模型的前提下，將其應用在新的且有一定相關性的task。我們可以將做transfer learning的數據分成兩類，一類是source data，另一類是target data。source data指的是額外的數據，與將要解決的任務并不直接相關，而target data是與任務直接相關的數據。在典型的遷移學習中，source data往往巨大，而target data往往比較小（例如在做語音識別任務時，你有許多不同人語音數據，而實際應用時，你只想準確識別某一個特定的語音，與不同人的語音數據，一個特定人的語音數據顯得微不足道了），如何利用好source data，幫助乃至提高模型在target data上的表現，就是遷移學習所要考慮的問題。

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總結

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