transformer迁移学习

回答: "Transformer迁移学习"是指将Transformer模型应用于不同的任务或领域时所使用的迁移学习方法。在引用中提到的几个文献中，都探讨了如何使用Transformer模型进行迁移学习。例如，在引用中，作者提出了一种基于生成对抗网络的迁移学习框架，用于歌曲之间的转换。在引用中，作者使用小波包变换和经验模态分解的方法，将迁移学习应用于叽叽喳喳聊天识别任务。而在引用中，作者将Transformer模型应用于假新闻检测挑战中的立场检测任务。因此，Transformer迁移学习是指在不同任务或领域中利用Transformer模型的知识和权重进行模型迁移的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [迁移学习相关资料](https://blog.csdn.net/qq_24434491/article/details/104619044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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