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昆明达内官网：如何深度学习来填补数据不足，使用深度学习技术解决问题的过程中，最常见的障碍在于训练模型过程中所需的海量数据。需要如此多的数据，原因在于机器在学习的过程中会在模型中遇到大量参数。迁移学习技术的另一个重大收益在于可以对模型进行完善的“通用化”。大型模型往往会与数据过度拟合（Overfit），例如建模所用数据量远远超过隐含的现象数量，在处理未曾见过的数据时效果可能不如测试时那么好。由于迁移学习可以让模型看到不同类型的数据，因此可以习得更出色的底层规则。
谷歌搜索中，机器学习、深度学习，以及迁移学习三个关键字的搜索趋势变化
根据Awesome—Most Cited Deep Learning Papers所公布的深度学习领域最主要的论文统计，超过50%的论文使用了某种形式的迁移学习或预训练。对于资源（数据和计算能力）有限的人，迁移学习技术的重要性与日俱增，昆明达内小编觉得然而这一概念尚未得到应有程度的社会影响。最需要这种技术的人甚至至今都不知道这种技术的存在。
深度学习
神经网络（即深度学习）是一种分层式结构，但又能堆叠在一起（就像乐高积木）。
深度学习技术其实就是一种大规模神经网络，我们可以将这种网络看作一种流程图，数据从一端进入，相互引用/了解后从另一端输出。我们还可以将神经网络拆分成多个部分，从任何一部分中得到自己需要的推理结果。也许无法得到有意义的结果，但依然可以这样做，例如Google DeepDream就是这样做的。
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2018-03-17
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