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Il transfer learning è una tecnica utilizzata per raffinare l’allenamento di algoritmi già di per sé allenati.
Viene utilizzata, ad esempio, nella risoluzione di problemi che hanno molte caratteristiche in comune e necessitano soltanto di permettere alla rete di imparare degli ulteriori esempi specifici che sono di rilevanza per il nostro problema.
Si parte dunque da un modello pre-allenato (ad esempio il ResNet-50 utilizzato per il riconoscimento degli oggetti), e lo si cala all’interno del problema specifico che vogliamo risolvere tramite l’aggiunta di nuovi esempi appartenenti al dominio specifico del problema trattato.
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