间接迭代学习和迭代学习的区别

间接迭代学习和迭代学习是机器学习中的两种不同概念，它们主要的区别在于学习目标和数据利用方式。

**迭代学习（Iterative Learning）**:
这是一种传统的机器学习方法，通常应用于有监督学习或强化学习中。在迭代过程中，模型会根据当前的数据和预测结果不断调整自己的参数。每一轮训练都会基于前一轮的结果，比如梯度下降算法中的每一次迭代，都会更新模型以减小损失函数。迭代学习强调的是通过循环优化过程来逐步提高模型性能。

**间接迭代学习（Indirect Iterative Learning）**:
相对而言，间接迭代学习并不是直接针对模型参数进行优化，而是通过一种“间接”的方式来改进模型。例如，在深度学习领域，它可能涉及到模型微调（fine-tuning），即在一个预训练模型的基础上，使用特定任务的数据进行少量的调整。这种间接的方式可能是基于特征提取、迁移学习或半监督学习，它更多地依赖于已有的知识转移，而不是从头开始训练。

**相关问题--:**
1. 举例说明在哪些场景下会使用间接迭代学习？
2. 迭代学习和间接迭代学习在效率上有什么不同？
3. 在模型性能提升方面，两者的效果有何区别？