University · Artificial Intelligence · AI Research Methods and Capstone
Transfer Learning, Domain Adaptation, and Pre-trained Model Reuse
4 Abschnitte
Foundations of transfer learning: inductive vs transductive settings, feature extraction vs fine-tuning strategies, domain shift, negative transfer, pre-trained language and vision models (BERT, GPT, ViT), and empirical best practices for adapting large models to downstream tasks with limited labelled data.
Inhaltsübersicht
- Foundations of Transfer Learning
- Feature Extraction vs Fine-Tuning Strategies
- Domain Adaptation: Bridging Distribution Gaps
- Large Pre-trained Models: BERT, GPT, ViT, and Best Practices
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