王浩又開始了連續熬夜的模式。
遷移學習這個概念他以前只在論文裡見過，沒有真正實踐過。但林辰說得對——這是讓“啟明星二號”穎而出的關鍵技。傳統的機學習，機人在A環境下學到的技能，到了B環境下就要重新學，效率很低。遷移學習能讓機人把A環境學到的知識“遷移”到B環境，在新環境下只需要量訓練就能快速適應。理論很，實現很難。
王浩花了三天時間設計網路結構，又花了一週時間寫程式碼，然後開始訓練。第一次訓練，失敗了——遷移後的模型在B環境下的表現還不如隨機初始化。第二次，還是失敗。第三次，第西次，第五次……第七次失敗的時候，王浩趴在桌上，盯著螢幕上麻麻的程式碼，腦子裡一片空白。
“卡住了？”林辰的聲音從後傳來。
王浩沒有回頭：“卡住了。遷移過去的特徵在新環境下完全不適用，模型的表現還不如從頭訓練。”
林辰拉了一把椅子，坐在他旁邊，看著螢幕上的程式碼。“你用的是特徵遷移還是例項遷移？”
“特徵遷移。”
“試試例項遷移。”林辰說，“從源域中篩選出和目標域相似的樣本，用這些樣本來訓練模型。雖然樣本量會一些，但質量更高。”
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