技术编号:11432864
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及机器学习领域的迁移学习方向,特别是涉及一种基于多源域的任务拆分迁移学习预测方法。背景技术传统的机器学习预测方法并没有摆脱训练数据和测试数据独立同分布的约束条件,使得机器学习方法必须在样本数据独立同分布的前提假设条件下执行,然而,随着现实应用中大数据的普及,这种前提假设很难适应数据智能时代的发展。针对因训练样本稀缺导致的机器学习方法不适应跨领域学习,以及训练样本的采集和标注耗费代价昂贵的问题,迁移学习作为一种类人学习的技术方法得到广泛关注和研究发展。迁移学习不再限定源域和目标域数据独立同...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。