Transfer Learning

Transfer Learning bedeutet, ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue, verwandte Aufgabe zu nutzen, statt von Grund auf neu zu trainieren. Das vorhandene Wissen wird übertragen und nur noch mit weniger Daten angepasst. Das spart Rechenzeit und Daten und ist Grundlage moderner Foundation-Modelle.