When might transfer learning be less effective in TensorFlow?

Đáp án đúng: "When the datasets for the source and target tasks are small and dissimilar.". Học chuyển giao hiệu quả vì đặc trưng học được ở bài toán nguồn vẫn hữu ích cho bài toán đích; khi hai miền khác xa nhau (ví dụ ảnh vật thể tự nhiên với ảnh y khoa) thì đặc trưng chuyển sang ít giá trị, và nếu dữ liệu lại ít thì cũng không đủ để tinh chỉnh lại các lớp sâu, nên hiệu quả giảm, thậm chí xảy ra negative transfer (chuyển giao âm). "When the source and target tasks are similar." sai vì đó là trường hợp lý tưởng, học chuyển giao phát huy tốt nhất. "When there is a lack of pre-trained models available." mô tả việc không có gì để chuyển giao chứ không phải học chuyển giao kém hiệu quả; ngoài ra tf.keras.applications và TensorFlow Hub cung cấp rất nhiều mô hình sẵn. "Transfer learning is always effective, regardless of the scenario." sai vì hiệu quả phụ thuộc vào độ tương đồng miền và lượng dữ liệu.