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L’apprentissage par transfert consiste à réutiliser les connaissances acquises par un modèle sur une tâche pour améliorer les performances sur une nouvelle tâche similaire. Par exemple, un modèle pré-entraîné sur un grand ensemble de données d’images (comme ImageNet) peut être affiné pour reconnaître des objets spécifiques dans un autre domaine (comme des images médicales), avec beaucoup moins de données d’entraînement.
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