迁移学习的迁移率是什么
时间: 2023-12-30 14:23:34 浏览: 108
tensorflow迁移学习,将一个数据集上训练好的卷积神经网络模型快速迁移到另外一个数据集上达到93%正确率
迁移学习的迁移率是指在进行迁移学习时,源任务的知识对目标任务的帮助程度。迁移率可以用来衡量迁移学习的效果,即源任务对目标任务的正迁移或负迁移的影响程度。
迁移率可以通过比较源任务和目标任务的性能来计算。如果目标任务在使用源任务的知识后性能提升,则迁移率为正;如果目标任务在使用源任务的知识后性能下降,则迁移率为负。
迁移率的计算可以使用各种评估指标,例如准确率、精确率、召回率等。通过比较源任务和目标任务在这些指标上的表现,可以得出迁移率的评估结果。
需要注意的是,迁移率的计算需要考虑源任务和目标任务之间的关联程度。当源任务和目标任务关联较大时,迁移率通常会更高,即迁移学习效果更好;而当源任务和目标任务关联较小时,迁移率可能会较低,甚至出现负迁移。
总结来说,迁移学习的迁移率是衡量源任务对目标任务的帮助程度的指标,可以通过比较源任务和目标任务的性能来计算。迁移率的评估结果可以帮助我们判断迁移学习的效果如何。
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