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我们知道，人类经常通过利用过去获得的不同经验和知识来学习，以改进新的、新颖的任务。迁移学习的本质与此类似，因为它允许将从一个来源学到的知识应用于解决另一个来源的新问题。迁移学习方法有望成为极其有用的方法，因为它可以通过成功运用从不同但相关的问题中获得的知识来大幅减少所需的训练量。迁移学习评估比较了学习率、初始优势和渐近优势等绩效指标。初始优势（或快速启动）是迁移导致的代理性能的初始提升。学习率是达到特定性能水平（尤其是渐近性能）所需时间的减少。（Klenk, M., Aha, DW, & Molineaux, M., 2011）。由于迁移学习能够从现有的实验和模拟数据中提取见解，因此对于面临未知因素和其他挑战的科学家来说，迁移学习是一种很有前途的工具。
QI-Space：太空领域的人工智能革命
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