迁移学习 增量 数据增强 半监督

迁移学习是指利用已经训练好的模型在新任务上进行训练或者特征提取的方法。在迁移学习中，通常会使用增量学习的方法来更新已有模型，以适应新的任务或数据。增量学习是一种在线学习的方法，可以在已有模型的基础上继续学习新的样本，而无需重新训练整个模型。

数据增强是一种在训练过程中对原始数据进行扩充的方法，通过对原始数据进行变换或添加随机噪声，可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。在半监督学习中，数据增强可以被用于无监督样本和增强样本的生成，以提高半监督学习的性能。

半监督学习是指在训练过程中同时利用有标签数据和无标签数据进行模型的训练。通过利用无标签数据，半监督学习可以提供更多的信息来增强模型的泛化能力，并且可以在有限的有标签数据情况下获得更好的性能。