迁移学习在线教程 | 站在预训练模型的肩膀上

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探索在标注数据极少或没有的情况下处理低资源语言的方法，包括跨语言迁移、数据增强和半监督学习。

人工智能低资源语言迁移学习 NLP

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2026-06-23

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在微调预训练模型时，对不同层使用不同大小的学习率，底层小更新保持通用特征，顶层大更新适应新任务。

人工智能分层学习率微调迁移学习

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2026-06-21

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学习如何在联邦学习框架下应用迁移学习，解决参与方数据特征空间或标签空间不同的问题，实现知识的安全共享。

人工智能联邦迁移学习迁移学习隐私

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2026-06-20

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使用预训练的 ResNet 进行微调，轻松实现高精度的图像识别与分类。

人工智能 ResNet 图像分类迁移学习

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2026-06-16

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学习在预训练层中插入轻量 Adapter 模块，仅训练少量新增参数即可实现多任务迁移，并在大模型时代仍作为重要高效微调基线。

人工智能适配器高效微调迁移学习

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2026-06-13

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系统介绍知识蒸馏的基本框架，利用大型教师模型输出的软标签指导学生网络训练，实现模型压缩与性能迁移，降低部署成本。

人工智能知识蒸馏模型压缩迁移学习

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2026-06-13

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