简介：摘要：随着人工智能的快速发展，跨领域知识迁移学习已成为解决数据稀缺、模型泛化能力差等问题的关键手段。本文详细探讨了跨领域知识迁移学习所面临的挑战，并提出了相应的解决策略。通过综述文献和实际案例分析，本文旨在为研究者提供一个清晰且深入的理解，从而推动跨领域知识迁移学习的进一步发展。
跨领域知识迁移学习的挑战与策略
