يساعد نقل التعلم في تقليل مشكلة الضبط الزائد (Overfitting) لأنه يتيح الاستفادة من نموذج مدرّب مسبقًا على بيانات ضخمة ومتنوعة، مما يزوّد النموذج بتمثيلات وخصائص عامة يمكن إعادة استخدامها في المهمة الجديدة. هذا يقلل الحاجة إلى تدريب النموذج من الصفر ببيانات محدودة، وبالتالي يخفف من خطر أن يحفظ النموذج تفاصيل البيانات التدريبية الصغيرة بدلاً من أن يتعلم أنماطًا عامة، فيوفر توازنًا أفضل بين التعميم والأداء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق