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摘要
迁移学习在面临小样本数据时,具有很好的处理效果,是当前人工智能研究的热门方向之一。然而迁移学习在实际应用中,发现存在着很多问题,其中特别是负迁移现象,使得迁移学习的效果不佳。先介绍了迁移学习的概念和研究现状,然后提出解决负迁移问题的三个方向,包括多源领域数据学习、增加目标领域的样本数量、减少领域间的数据分布差异,并且依据这三个方向汇总了改善负迁移的相关研究工作。最后展望了其他一些关于改善负迁移问题的方向,为后人深入研究负迁移问题时提供一些参考。
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单位江苏自动化研究所
