孙宇晨

淮阴工学院

摘要(Abstract)：

传统计算机智能识别模型多依赖海量标注数据训练，在域偏移、小样本、复杂场景干扰下普遍存在泛化能力不足的问题， 极易出现过拟合、识别精度骤降、跨场景适配性差等缺陷。为解决上述问题，本文以迁移学习理论为核心支撑，从短板成因、数据 预处理、模型架构优化、多场景验证四个维度，构建一套完整的模型泛化能力优化体系。首先解析图像、文本识别模型泛化短板的 核心成因，阐述跨域特征复用的迁移学习机理，搭建多维度模型泛化量化评价体系；其次设计源域与目标域数据分布平衡方案，构 建轻量化跨域数据增强流程与标准化迁移数据集；进而创新分层迁移优化架构，完成底层特征提取、中层自适应适配、上层小样本 输出的全链路优化；最后依托工业缺陷识别、教育字符识别、移动端轻量化部署三大真实场景开展落地验证。实验结果表明，本文 优化方案可有效降低域偏移带来的识别误差，大幅提升小样本场景下模型的识别精度与跨场景泛化能力，可为各类计算机智能识别 模型的工程化落地提供可靠技术支撑。

关键词(KeyWords)：

迁移学习；智能识别；模型泛化；跨域适配；小样本学习；轻量化部署

参考文献(References)：

［1］吴学伟.基于知识图谱的大学计算机基础课程教学案例 库建设与应用实践探析［J］.教育教学研究前沿，2024，2（12）： 18-21. 

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［3］王雪，刘佳铭.小样本场景下基于分层迁移学习的文本 识别模型优化［J］.计算机应用研究，2024，41（3）：821-826.