Transfer Learning

Трансферное обучение — перенос ранее полученных моделью знаний на новую задачу. Чаще всего означает использование предобученной нейросети (например, обученной на огромном аудиодатасете) и её дальнейшее дообучение на небольшом специфичном наборе данных для схожей задачи; экономит ресурсы и улучшает качество, особенно когда данных для новой задачи мало.