迁移学习基础_迁移学习中源域和目标域最早出现在那个文献 📚🔍
导读 在机器学习领域，迁移学习（Transfer Learning）是一个备受关注的研究方向，它使我们能够利用已有的知识来解决新问题，从而减少数据需求和
在机器学习领域，迁移学习（Transfer Learning）是一个备受关注的研究方向，它使我们能够利用已有的知识来解决新问题，从而减少数据需求和提高模型性能。随着研究的深入，人们开始关注如何更有效地将一个领域的知识迁移到另一个领域，这就是源域(Source Domain)和目标域(Target Domain)的概念。那么，这些概念最早是何时被提出呢？🔍📜
根据相关文献的追溯，源域和目标域这两个术语最早出现在Y. Weiss, A. Torralba, and K. Fergus于2009年发表的一篇名为《Spectral Reflectance Codes for Object Recognition》的论文中。这篇论文探讨了在不同光照条件下识别物体的问题，提出了使用光谱反射率代码进行物体识别的方法。这一研究为后续迁移学习的发展奠定了基础，并引入了源域和目标域的概念，标志着迁移学习理论的一个重要里程碑。💡📖
通过这篇文章，我们可以更好地理解迁移学习的基本概念及其历史背景，这对于进一步研究和应用迁移学习技术具有重要意义。🚀🌟
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