<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Training Strategy on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/training-strategy/</link><description>Recent content in Training Strategy on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/training-strategy/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>课程学习</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/curriculum_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:38:39 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/curriculum_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种训练策略，模型先学习简单的示例，然后再逐步过渡到更难的示例。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>渐进式难度&lt;/li>
&lt;li>样本排序&lt;/li>
&lt;li>收敛速度&lt;/li>
&lt;li>泛化能力&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>在复杂图像数据集上训练深度神经网络&lt;/li>
&lt;li>针对不同句子复杂度的语言建模&lt;/li>
&lt;li>具有稀疏奖励的强化学习任务&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/transfer-learning-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Transfer Learning (迁移学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/hard-negative-mining-%E9%9A%BE%E4%BE%8B%E6%8C%96%E6%8E%98/">Hard Negative Mining (难例挖掘)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data-augmentation-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA/">Data Augmentation (数据增强)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/self-paced-learning-%E8%87%AA%E6%AD%A5%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Self-Paced Learning (自步学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>零样本学习</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zero_shot_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:02:27 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zero_shot_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>零样本学习使机器学习模型能够对训练数据集中未出现的类别实例进行分类。它不依赖每个可能类别的标记示例，而是利用类别之间的语义关系进行推理。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>零样本学习是一种技术，模型通过利用语义关联，对训练过程中从未见过的类别执行任务。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>泛化&lt;/li>
&lt;li>语义嵌入&lt;/li>
&lt;li>属性学习&lt;/li>
&lt;li>迁移学习&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>稀有动物物种分类&lt;/li>
&lt;li>新产品类别识别&lt;/li>
&lt;li>无需重新训练即可适应新兴威胁&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/few-shot-learning-%E5%B0%91%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Few-shot Learning (少样本学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/transfer-learning-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Transfer Learning (迁移学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/semantic-embedding-%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%B5%8C%E5%85%A5/">Semantic Embedding (语义嵌入)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/generalization-%E6%B3%9B%E5%8C%96/">Generalization (泛化)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>