1、联邦迁移学习迁移学习实战：小数据集的解决方案，通过联邦学习和迁移学习迁移学习实战：小数据集的解决方案，解决两个数据集的用户 U1迁移学习实战：小数据集的解决方案， U2， 与用户特征重叠 X1， X2， 部分都比较小的问；适合于深度学习迁移学习故障诊断生成对抗网络研究领域者 结果表明，所提出的方法在诊断任务中实现迁移学习实战：小数据集的解决方案了9338%的平均准确。
2、最重要的是迁移学习和数据扩增两种方法的引入，能够作为有效的解决化学反应中数据集数量有限的情形的通用方法1研究背景 在当；反向传播 反向传播是“误差反向传播”的简称，它是一种计算函数在神经网络中以函数形式存在偏微分的方法随机梯度下降 一个直观理解梯度下降的方法是去想象一条溯源山顶的河流这条河流会沿着山势梯度的方向流向山麓下的最低点 如果让人来走学习率衰减 在训练模型的时候。
3、数据集很少数据分布不均衡且数据类别间的差距较小时，可以用对比学习的方法来替代图像分类，同时越来越觉得算法的各个模型都。
4、迁移学习的最大好处在于目标数据集相对较小在许多这种情况下，模型可能倾向于过拟合，数据扩充可能并不总能解决整个问题；没有学会如何适应它元学习与迁移学习相结合可以使这一方法更加可行然而，大多数现有的方法都局限于fewshot场景，并且只学习了。
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