医学大数据中的迁移学习
**医学大数据中的迁移学习**
迁移学习是一种机器学习范式,其核心思想是将从一个领域(源领域)学习到的知识或模型,应用到另一个相关但数据分布、任务目标可能不同的领域(目标领域),以提升目标领域的学习效率和性能。在医学大数据背景下,这为解决数据稀缺、标注成本高昂、模型泛化能力不足等核心挑战提供了关键技术路径。
第一步:理解迁移学习的基本概念与动机
在经典机器学习中,我们通常假设训练数据(用于构建模型的数据)和测试数据(用于评估模型的数据)独立且同分布。但在医学现实中,这一假设常不成立。例如,利
2026-01-26 22:37:53
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