転移学習

転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を解決する際に得た知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域である。たとえば、乗用車を認識するために得た知識は、トラックを認識するためにも応用できるかもしれない。

この神経はここで途切れています。