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本文调查了利用以前任务的现有所谓模型以使用有限的培训数据来解决相关目标任务的问题。解决此问题的现有方法通常需要访问现有解决方案模型以及其培训数据的内部参数，这在许多实际设置中是不可能的。为了重新确定此要求，我们从黑框重新插入的新角度解决了这个问题，从而增加了目标输入并利用了现有的黑盒API将其相应的输出传达到功能集合中。我们假设可以学习这种功能集合，以将相关的黑框知识合并到目标数据的特征表示中，这将构成其稀缺性。通过我们提出的Black-box集合的报告确认了这一假设，以求解从各种基准数据集中得出的多个几次学习任务。所有报告的结果始终显示出，确实可以重复使用并有效地使用以前任务的异质黑盒解决方案，以解决合理相关的目标任务，而无需访问大型培训数据集。这是使新的可能性进一步补充传输或元学习中现有技术的第一步。
通过Black-...
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