机器学习-深度学习-强化学习-知识总结
机器学习-深度学习-强化学习-知识总结
Metric Learning： 度量学习，距离度量学习(Distance Metric Learning，DML)，相似度学习，传统机器学习方法，在人脸识别任务中，可以通过某个指标来衡量不同图片之间的相似度。
Meta Learning: 元学习，就是learning to learn，在一项任务上学习得到一个模型f1，能够自己在其他任务上学习得到一系列的新模型f2,f3...。 Life Long Learn
Life Long Learning: 终身学习、持续学习、不间断学习、增量学习，学习完任务1后再学习任务2、任务3等。模型对任务1，2，3等都有不错的效果。
Transfer Learning: 迁移学习，在任务1上学习到一个模型f1, 在任务2上学习得到模型f1'(模型参数更新),不要求f1'在任务1上取得好的效果.
Muti-task Learning: 多任务学习, 多个任务进行一起学习，如先检测后分割。
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本文作者：Rocky
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