迁移学习
学习迁移实验报告分析(3篇)
第1篇一、实验背景学习迁移是指在学习过程中，先前学习对后续学习的影响。
学习迁移现象在现实生活中广泛存在，如学习数学知识对物理知识的理解、学习外语对其他语言的掌握等。
为了探究学习迁移的规律，本实验旨在通过设计一系列实验，分析不同学习情境下学习迁移的效果。
二、实验目的1. 了解学习迁移的概念和类型；2. 探究不同学习情境下学习迁移的效果；3. 分析影响学习迁移的因素；4. 为教学实践提供理论依据。
三、实验方法1. 实验设计：采用前测后测设计，将被试分为实验组和对照组。
实验组在学习新知识前，接受与目标知识相关的旧知识训练；对照组在学习新知识前，不接受任何训练。
2. 实验材料：选择初中数学和物理课程中相关内容，分为三个层次：基础、中等、困难。
3. 实验步骤：a. 对被试进行前测，测试其旧知识掌握程度；b. 对实验组进行旧知识训练，对照组不进行训练；c. 对所有被试进行后测，测试其新知识掌握程度；d. 收集数据，进行统计分析。
四、实验结果与分析1. 实验组在旧知识训练后，新知识掌握程度显著高于对照组（p<0.05）；2. 不同层次的学习迁移效果存在差异：基础层次迁移效果较好，中等层次次之，困难层次迁移效果较差；3. 影响学习迁移的因素包括：知识间的相似性、学习者的认知结构、学习策略等。
五、讨论1. 学习迁移是学习过程中的一种普遍现象，实验结果验证了这一观点；2. 旧知识训练对学习迁移有显著影响，说明在学习新知识前，对相关旧知识的复习有助于提高学习效果；3. 不同层次的学习迁移效果存在差异，说明在教学中应根据学生的认知水平，合理设计教学内容和教学方法；4. 影响学习迁移的因素众多，教学中应注重培养学生的认知结构、学习策略等，以提高学习迁移效果。
六、结论1. 学习迁移现象在现实生活中广泛存在，对教学实践具有重要意义；2. 旧知识训练有助于提高学习迁移效果，教学中应重视旧知识的复习；3. 不同层次的学习迁移效果存在差异，教学中应根据学生的认知水平，合理设计教学内容和教学方法；4. 影响学习迁移的因素众多，教学中应注重培养学生的认知结构、学习策略等，以提高学习迁移效果。
迁移学习、元学习、强化学习、联邦学习等
迁移学习、元学习、强化学习、联邦学习等1、迁移学习（Transfer Learning）直观理解：站在巨⼈的肩膀上学习。
根据已有经验来解决相似任务，类似于你⽤骑⾃⾏车的经验来学习骑摩托车。
专业理解：将训练好的内容应⽤到新的任务上，即将源域（被迁移对象）应⽤到⽬标域（被赋予经验的领域）。
迁移学习不是具体的模型，更类似于解题思路。
当神经⽹络很简单，训练⼀个⼩的神经⽹络不需要特别多的时间，完全可以从头开始训练。
如果迁移之前的数据和迁移后的数据差别很⼤，这时迁移来的模型起不到很⼤的作⽤，还可能⼲扰后续的决策。
应⽤场景：⽬标领域数据太少、节约训练时间、实现个性化应⽤。
实际擅长应⽤例举：语料匮乏的⼩语种之间的翻译、缺乏标注的医疗影像数据识别、⾯向不同领域快速部署对话系统。
NLP领域中的应⽤：Transformer、Bert之类的预训练语⾔模型，微调后可以完成不同的任务。
2、元学习（Meta Learning)与传统的监督学习不⼀样，传统的监督学习要求模型来识别训练数据并且泛化到测试数据。
训练⽬标：Learn to Learn，⾃⼰学会学习。
例：你不认识恐龙，但是你有恐龙的卡⽚，这样看见⼀张新的图⽚时，你知道新的图⽚上的动物与卡⽚上的动物长得很像，是同类的。
靠⼀张卡⽚来学习识别叫做：one-shot learning。
3、⼩样本学习（Few-Shot Learning）Few-Shot Learning是⼀种Meta Learning。
⽤很少的数据来做分类或回归。
例如：模型学会了区分事物的异同，例如：虽然数据集中没有狗的照⽚，模型不会识别狗，但模型也能判断两张狗的图⽚上的事物是同类的。
数据集：Support Set。
Support Set与训练集的区别：训练集的规模很⼤，每⼀类下⾯有很多图⽚，可以⽤来训练⼀个深度神经⽹络。
相⽐这下，Support Set数据集⽐较⼩，每⼀类下⾯只有⼀张或⼏张图⽚，不⾜以训练⼀个⼤的神经⽹络。
学习迁移
学习迁移的理论
当代迁移理论
经验整合说
冯忠良教授认为，学习迁移的过程就是经验 的整合过程，其实质就是要构建一体化和网络化 的心理结构。整合是经验的一体化现象，即通过 分析、抽象、综合、概括等认知活动，使新旧经 验相互作用，从而形成在结构上一体化、系统化， 在功能上能稳定调节活动的一个完整的心理系统。 整合可通过同化、顺应与重组这三种方式实现。
学习迁移的理论
早期迁移理论
学习定势说 学习定势说认为迁移的产生是由于多变 但类似的学习课题的影响。该学说认为，学 习定势既反映在解决某一类问题或学习某一 类课题时的一般方法的改进(学会如何学习) 上，同时，也反映在从事某种活动的暂时准 备状态(准备动作效应或预热效应)中。而学 习定势的这两个方面都会影响作业的变化。
经验类化说强调概括化的经验在迁移 中的作用，强调对原理的理解。
贾德设计了著名的“水下击靶”的实 验以探讨学习迁移问题。
学习迁移的理论Leabharlann 早期迁移理论关系转换说 关系转换说即格式塔心理学家认为， “顿悟”两种学习之间的关系才是学习迁 移产生的决定性因素。这一学说是从理解 事物关系的角度对经验类化的迁移理论进 行了重新解释，并通过实验证明迁移产生 的实质是个体对事物间的关系的理解。
哈洛进行了著名的“猴子实验”，探讨 了学习定势对迁移的影响。
二、当代主要的迁移理论
（一）认知结构迁移理论 奥苏贝尔 原有的认知结构与新知识在学习过程中的相互作用 是迁移发生的前提。（先前的知识经验、认知结构）
（二）产生式迁移理论 安德森 解释基本技能的迁移理论。桑代克理论的现代化
（三）认知策略迁移理论 贝尔蒙特 认知评价是影响迁移的一个重要因素。
内容具有迁移价值；不断更新与变化 （二）合理编排教学内容
心理学第五章 学习的迁移
（四）同化性迁移、顺向迁移与重组 性迁移
v 同化性迁移是指不改变原有的认知结构，直 接将原有的认知经验应用到本质特征相同的 一类事物中去
v 顺应性迁移指将有认知经验应用于新情境中 时，需调整原有的经验或对新旧经验加以概 括，形成一种能包容新旧经验的更高一级的 认识结构，以适应外界的变化。
v 重组性迁移指重新组合原有认知系统中某些 构成要素或成分，调整各成分间的关系或建 立新的联系，从而应用于新情境。
v 以安德森等人为代表，认为如果两种情境中 有产生式的交叉或重叠，则可以产生迁移。
v 以加特纳，吉克等人为代表，认为前后两种 情境中的结构特征、内在关系与联系等本质 特征是决定迁移的关键成分，而表面的特征 则无关紧要。
v 第二种观点强调外界环境与主体的的相互作 用对迁移的影响。
第三节 迁移与教学
一个典型例证
二、促进迁移的学
v （一）精选教材 v （二）合理编排教学内容 v （三）合理安排教学程序 v （四）教授学习策略，提高迁移意识
三、迁移的作用
v 首先，迁移对于提高解决问题的能力具有 直接的促进作用。
v 其次，迁移是习得的经验得以概括化、系 统化的有效途径，是能力与品德形成的关 键环节。
v 第三，迁移规律对于学习者、教育工作者 以及有关的培训人员具有重要的指导作用。
第二节 学习迁移的基本理论
v 一、早期的迁移理论 v 早期的迁移理论主要包括 v 形式训练说，相同要素说、经验类化说与
v 一、影响迁移的主要因素 v （一）相似性 v 相似性的大小主要是由两任务中含有的共
同成分决定的，较多的共同成分将产生较 大的相似性，并导致迁移的产生。
（二）原有认知结构
v 首先，学习者是否拥有相应的背景知识，这 是迁移产生的基本前提条件。
迁移学习的分类方法
迁移学习简介迁移学习的分类方法代表性研究工作问题与展望迁移学习资源迁移学习简介•定义与概念•迁移学习vs 传统机器学习•与其他概念的对比迁移学习将会是引领下一次机器学习热潮的驱动力。
——吴恩达,NIPS 2016•什么是迁移学习？–心理学角度：人们利用之前的经验和知识进行推理和学习的能力。
–机器学习角度：一个系统将别的相关领域中的知识应用到本应用中的学习模式。
[DARPA]–举例：C++→Java；骑自行车→骑摩托车–关键词：举一反三•迁移学习要解决的问题：–给定一个研究领域和任务，如何利用相似领域进行知识的迁移，从而达成目标？•为什么要进行迁移学习？–数据的标签很难获取对已有知识的重用是必要的–从头建立模型是复杂和耗时的•迁移学习vs 传统机器学习传统机器学习迁移学习数据分布训练和测试数据同分布训练和测试数据不需要同分布数据标签足够的数据标注不需要足够的数据标注建模每个任务分别建模可以重用之前的模型传统机器学习迁移学习•与其他概念的对比–Life-long learning (终身学习) :连续不断地在一个域上学习–Multi-task learning (多任务学习)：两个任务同时完成–Domain adaptation (域适配)：迁移学习的子类–Incremental learning (增量学习)：一个域上的不断学习–Self-taught learning (自我学习)：从自身数据中学习–Covariance shift (协方差漂移)：迁移学习的子类–……•迁移学习与其他已有概念相比，着重强调学习任务之间的相关性，并利用这种相关性完成知识之间的迁移。
•迁移学习常用概念–Domain (域)：由数据特征和特征分布组成，是学习的主体•Source domain(源域)：已有知识的域•Target domain (目标域)：要进行学习的域–Task (任务)：由目标函数和学习结果组成，是学习的结果•迁移学习的形式化定义–条件：给定一个源域和源域上的学习任务，目标域和目标域上的学习任务–目标：利用和学习在目标域上的预测函数。
第七章--学习的迁移
一、什么是学习迁移迁移的种类有哪些学习迁移是在某一种学科或情境中获得的技能、知识、理解或态度对在另一学科或情境中技能、知识、理解或态度的获得的影响。
简单地说，学习迁移就是指一种学习活动对另一种学习活动的影响。
在学习过程中，经常可以看到迁移现象。
例如，掌握英语的人学起法语来就比较容易；会骑自行车的人比不会骑的人学开摩托车要容易一些；会拉二胡的人，再学习弹三弦、拉小提琴，也比较容易。
此外，也可以看到一些与此相反的现象，如学汉语拼音对有些英语字母语音的学习常常发生干扰；习惯于右脚起跳的跳高技能对掌握用左脚起跳的撑杆跳高也有干扰作用。
这些都是学习迁移现象。
1．从迁移的性质来分，可以分成正迁移和负迁移。
正迁移也叫“助长性迁移”，是指一种学习对另一种学习的促进作用。
如学习数学有利于学习物理，学习珠算有利于心算，掌握平面几何有助于掌握立体几何等，懂得英语的人很容易掌握法语。
负迁移也叫“抑制性迁移”，是指一种学习对另一种学习产生阻碍作用。
如掌握了汉语语法，在初学英语语法时，总是出现用汉语语法去套英语语法，从而影响了英语语法的掌握，在立体几何中搬用平面几何的“垂直于同一条直线的两条直线相互平行”的定理，则会对立体几何有关内容的学习产生干扰等。
2．从迁移的方向来分，迁移可以分为顺向迁移和逆向迁移。
顺向迁移是指先前学习对后继学习发生的影响。
在物理中学习了“平衡”概念，就会对以后学习化学平衡、生态平衡、经济平衡产生影响。
通常所说的“举一反三”就是顺向迁移的例子。
逆向迁移是指后继学习对先前学习发生的影响。
如学习了微生物后对先前学习的动物、植物的概念会产生影响等。
3．根据迁移发生的方式来分，可以分为特殊迁移和非特殊迁移。
特殊迁移是指学习迁移发生时，学习者原有的经验组成要素及其结构没有变化，只是将一种学习中习得的经验要素重新组合并移用到另一种学习之中。
如跳水的一些项目，弹跳、空翻、入水等基本动作是一样的，运动员在某些项目中将这些基本动作熟练掌握，那么在学习新的跳水项目时，就可以把这些基本动作加以不同的组合，很快形成新的动作技能。
学习的迁移
第三节 学习迁移理论的进展
一、认知结构迁移理论
人物
▪ 奥苏贝尔
1、观点
▪ 一切有意义的学习都是在原有学习的基础上产生的， 即有意义的学习必然包括迁移。在顺向迁移中，迁移 是通过认知结构这一中介变量起作用的，认知结构是 通过累积获得的、按一定层次组织的、适合当前学习 任务的知识体系。
观点
▪ 个体心理的组成部分是各种官能，如注意力、记忆力、推理等， 这些官能可以像肌肉一样通过训练而得到发展和加强。如果一种 官能在某种学习情境中得到改造，就可在与该官能有关的所有情 境中自动地起作用，从而表现出迁移的效应。
▪ 训练和改造各种官能，是教学最重要的目标，训练的项目越困难， 官能得到的训练就越多。形式的训练要比具体内容的学习更重要。
2、迁移的种类 陈——陈；陈——程；程——陈；程——程
3、教学含义 ▪ 教材选编，要考虑循序渐进（先后有重叠） ▪ 教学注重概念和原理的教学 ▪ 先前的学习必须有充分的练习，才易于迁移
三、认知策略的迁移理论
人物 ▪ 加泰勒
1、观点 ▪ 学习者自我评价是影响策略迁移的重要因素 ▪ 经过策略的有效性自我评价训练的儿童能长期运用
▪ 结论：由于经过训练的儿童对不同深度的目标可以作 出更适当的调整，将折射原理概括化，并运用到特殊 情境中去。
四、格式塔关系转换理论
1、人物 ▪ 柯勒
实验
2、观点
▪ 同意迁移主要是学习者对两种学习情境进行概括而引起的，并进 一步认为，迁移的产生主要是对学习情境内部关系的概括，学习 者“顿悟”了某个学习情境中的关系，就可以迁移到另一个有相 应关系的学习情境中去，产生学习迁移。
第五章学习的迁移
无 原 理 指 导
资料来源：Hendrickson and Schroeder (1941)
4吋 12吋
有 原 理 指 导
投 掷 击 中 率
练习后成绩
有原理指导 无原理指导
4吋处成绩
4吋处成绩
起始成绩
12吋处成绩
资料来源：Hendrickson and Schroeder (1941)
概括说理论
学习定势说(Learning Set)
探究实验
理论溯源
教学意义
背景资料、经验对迁移的作用——猴子觅食
情境一 情境二 情境三 食物在哪儿？ 食物在哪儿？ 食物在哪儿？
有经验与无经验的猴子 解决问题的成绩 （曲线表示辨别问题的平 均成绩）
猴子已经获得了解决问题 的学习定势——Harlow
背景资料、负迁移的例子
所给水罐刻度 要求取水量 A B C 1、前测练习 29 3 20 2、艾因斯特朗1 21 127 3 100 3、艾因斯特朗2 14 163 25 99 4、艾因斯特朗3 18 43 10 5 5、艾因斯特朗4 9 42 6 21 6、艾因斯特朗5 20 59 4 31 7、后测练习1 15 39 3 18 8、后测练习2 23 49 3 20 9、后测练习3 18 48 4 22 10、后测练习4 14 36 8 6 实验组：练习1———练习2～6———后测练习 控制组：练习1——————————后测练习 问题
背景资料、个体的作用——小鸡觅食
情境一
A B
形成表现—训练次数 400～600次 45次
A
B
情境二
食物在B中 被试 小鸡 小孩
食物在哪儿？ 后测表现—觅食习惯 A B A B
什么是迁移学习？
什么是迁移学习？
迁移学习最早源于机器学习领域，是指借助先前学习的知识或经验来
加速新任务的学习进程。
近年来，迁移学习在人工智能领域的应用越
来越广泛，成为影响深远的技术之一。
那么，为什么迁移学习如此重
要呢？
1. 提高学习效率
迁移学习可以将之前的学习经验应用到新的任务中，从而提高学习的
速度和准确率。
相对于从零开始学习一个新任务，通过迁移学习，机
器可以快速掌握新任务的要领，减少重复学习的浪费，提高学习效率。
2. 解决数据稀缺的问题
在许多实际场景中，新的任务为数据稀缺问题，样本数量不足，很难
进行充分训练，这时候可以通过迁移学习，从已有的数据中提取出特征，并将其应用到新任务中。
这种方式可以缓解数据稀缺的问题，提
高分类准确率。
3. 应用广泛
迁移学习不仅适用于图像识别、自然语言处理等领域，还可以应用于
推荐系统、线性回归、分类等多种场景。
越来越多的研究表明，迁移
学习可以被广泛应用于各个领域，并取得了很好的效果。
虽然迁移学习有许多优势，但在实际应用中也存在一些挑战。
例如，如何选择合适的迁移学习模型、如何解决模型鲁棒性等问题，都需要我们不断探索和研究。
随着人工智能技术的不断发展，迁移学习必将在各个领域得到更广泛的应用和进一步的突破。
什么是迁移学习？请举例说明其应用场景
什么是迁移学习？请举例说明其应用场景
迁移学习是指将已经学习到的知识或技能应用于新的领域或问题中，以提高学习的效率和准确度。
迁移学习是机器学习领域中的重要研究方向之一，旨在通过利用已经学会的知识来加速新任务的学习，同时减少对新训练数据的需求，提高模型的泛化能力。
迁移学习的应用场景十分广泛，可以应用于自然语言处理、图像识别、推荐系统等多个领域。
例如，在自然语言处理中，通过已经学习到的知识或技能可以更快地理解新的语言，从而更好地完成翻译或文本分类等任务。
在图像识别中，可以利用已经学会的模型在新的领域中快速进行识别，例如将动物园中的物种识别模型应用到野外环境中。
在推荐系统中，可以将用户的历史行为信息进行迁移，从而更好地推荐相似的商品或服务。
迁移学习的核心在于将已有的知识与新任务有机结合起来，形成新的学习框架。
具体步骤包括选择源域和目标域、选择适当的迁移学习方法、进行特征选择和特征变换等。
在未来，迁移学习将对各个领域的智能化发展产生深远影响，帮助人们更好地解决新的问题和挑战。
同时，有关迁移学习的研究还需要深入探讨，以打破领域之间的障碍，更好地实现知识共享和智能提升。
关于迁移学习的研究
迁移学习中的特征选择方法
特征选择的意义
常用特征选择方法
特征选择方法的评估
在迁移学习中，特征选择具有重要意 义。选择与目标任务相关的特征可以 减少计算复杂度，提高模型的泛化能 力。同时，合适的特征选择有助于挖 掘源任务和目标任务之间的内在联系 ，从而促进知识迁移。
一些常用的特征选择方法包括基于统 计的方法、基于模型的方法和基于启 发式的方法等。这些方法可以帮助我 们根据不同的准则筛选出与目标任务 相关的特征，例如基于相关性的选择 、基于方差阈值的过滤和基于互信息 的选择等。
总结词
模型结构的优化可以使得迁移学习更加适应 不同的任务和场景。
ห้องสมุดไป่ตู้
详细描述
在迁移学习中，模型结构的优化是非常重要 的。以下是一些有效的策略：1）使用深度 神经网络模型，因为它具有强大的特征学习 和泛化能力；2）使用卷积神经网络模型， 它可以更好地处理图像数据；3）使用循环 神经网络模型，它可以更好地处理序列数据 ；4）尝试调整模型的参数，如隐藏层大小
迁移学习应用
深度迁移学习方法将CNN用于不同任务之间的知识迁移。 通过在新任务上微调CNN的参数，可以利用在源任务上已 学到的知识，提高对新任务的泛化能力。这种方法在图像 分类、目标检测和人脸识别等任务中取得了显著成果。
CNN优化技巧
为了提高CNN的性能，一些优化技巧被引入深度迁移学习 方法中，例如正则化、批归一化、早停等。这些技巧有助 于减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。
感谢您的观看
THANKS
基于特征的迁移学习
基于特征的迁移学习通过将源任 务学到的特征表示应用于目标任 务来学习新任务。这种方法能够 更有效地利用源任务的先验知识 ，但需要更复杂的特征提取和选 择技术。
什么是迁移学习？它都用在深度学习的哪些场景上？
什么是迁移学习？它都用在深度学习的哪些场景上？迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。
这在深度学习中是一种常见的方法。
由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。
所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。
AInspir是一套完全由飔拓自主研发，基于Hadoop和Spark技术实现的企业级专业大数据分析挖掘平台，在它的帮助下，数据模型的设计如同编写伪代码一样容易，用户只需关注模型的高层结构，而无需担心任何琐碎的底层问题，可以快速建立数据模型来解决医疗、金融等实际问题，让人工智能发挥出最大作用。
这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题：什么是迁移学习，以及如何使用它深度学习中迁移学习的常见例子在自己的预测模型问题上什么时候使用迁移学习什么是迁移学习？迁移学习是机器学习技术的一种，其中在一个任务上训练的模型被重新利用在另一个相关的任务上。
书本解释：“迁移学习和领域自适应指的是将一个任务环境中学到的东西用来提升在另一个任务环境中模型的泛化能力”——2016年“Deep Learning”，526页迁移学习也是一种优化方法，可以在对另一个任务建模时提高进展速度或者是模型性能。
“迁移学习就是通过从已学习的相关任务中迁移其知识来对需要学习的新任务进行提高。
”——第11章：转移学习，机器学习应用研究手册，2009年。
迁移学习还与多任务学习和概念漂移等问题有关，它并不完全是深度学习的一个研究领域。
尽管如此，由于训练深度学习模型所需耗费巨大资源，包括大量的数据集，迁移学习便成了深度学习是一种很受欢迎的方法。
但是，只有当从第一个任务中学到的模型特征是容易泛化的时候，迁移学习才能在深度学习中起到作用。
“在迁移学习中，我们首先在基础数据集和任务上训练一个基础网络，然后将学习到的特征重新调整或者迁移到另一个目标网络上，用来训练目标任务的数据集。
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相关论文实例
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4.1 第一篇论文
Boosting for transfer learning
Wenyuan Dai, Qiang Yang, Gui-Rong Xue, Yong Yu.
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题
• 语音识别中不同的口音
2
应用
2.3 跨语言迁移知识
• 将知识从一种语言迁移到另一种语言
• 可靠的跨语言域的方法会允许我们借用大量的已有的英
文标签数据并将其应用在任何一种语言中，尤其是一些
缺少资源的语言
• 目前还没有比较好的方法
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∙ : → 通过训练集 , 训练
( ∈ , ∈ )
→ 用来预测的标签，可以写成(|)
• 迁移学习定义：
给定源域(source domain) 和对应的任务 ，给定目标域(target domain) 和对应任务
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4.1.2 方法理论
• 源域的大量样本中中存在一部分样本比较适合用来在目标任务上训练有效
的模型
• 使用boosting来过滤掉源域样本中与目标域样本最不像的样本
• boosting的作用是建立一种自动调整权重的机制，源域中重要的样本的权
重将会增加，不重要的样本的权重将会减小
• 调整权重之后，这些源域中带权重的样本将会作为额外的训练数据，与目
• 利用已经训练好的模型帮助解决新的任务
• 训练好的模型包含一些通用特征，如图像里的边缘、形状组合等
• 在已有的模型的基础上，训练新的模型：
保持已有模型的参数不变
使用较小的学习率
一个CNN（Lenet）的结构
3
方法
3.2 学习domain-invariant（域不变）特征
• 域不变特征：和域无关的一些一般性特征
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迁移学习的一些方法
3
方法
• 迁移学习的研究历史可以追述到上世纪90年代[1]
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英文文本
• ( ) ≠ ( ): 源域和目标域的边缘概率分布不一样。比如文本讨论的话题不一样
≠ (下面两种情景一般同时出现):
• ≠ : 任务的标签空间不一样。 比如源任务是2分类，而目标任务有10个类别
• ( |) ≠ ( |): 任务的条件概率分布不一样。 比如源和目标文档在类别上是不均衡的
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迁移学习介绍
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介绍
1.1 迁移学习的概念
迁移学习 – 利用之前学到的知识来帮助完成新环境下的学习任务
比如：C++ -> Java
Task: 学习任务
Domain: 域 – 数据的来源
1
介绍
1.2 研究迁移学习的原因
• 目前大多数成功的模型都是
依赖于大量的有标签数据
• 很多学习任务很难获得大量
的有标签数据
• 对于每一个任务都从头开始
训练，成本非常高
Andrew Ng预测未来机器学习各领域在产业界的占比
1
介绍
1.3 迁移学习的定义
• Domain(域)
迁移学习
Transfer Learning
赖传滨
目录
• 迁移学习介绍
• 迁移学习的应用
• 迁移学习的一些方法
• 相关论文实例
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标域中的样本一起训练
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4.1.3 boosting调整权重的例子
仅用一条线是分不开的
用一些线段把红色的
球与深蓝色的球分开
弱
弱
强
24
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4.1.4 具体算法
目标域的数据集； 源域的数据集
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4.2 第二篇论文
Self-taught learning: transfer learning
汽车
2
应用
• 另一个需从模拟中学习的领域：
机器人
• 在际的机器人上训练模型是非
常缓慢和昂贵的
• 从模拟中学习并且将知识迁移到
现实世界的机器人上
2
应用
2.2 适应新的域
• 标签信息易于获取的数据和我们
实际关心的数据经常是不一样的
• 视觉任务中不同的视觉域
• 文本处理中不同的文本类型（报
纸、网络社交媒体）、不同的主
from unlabeled data
Raina R, Battle A, Lee H, B Packer, AY Ng
Proceedings of the 24th international conference
on Machine learning. ACM, 2007
4.2.1研究背景
• 对机器学习所需的标签数据获取难度高，
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迁移学习即是在 ≠ 或 ≠ 时，利用 和 中的知识，来帮助学习 上的预测函数 ∙
1
介绍
1.4 迁移学习的应用场景
给定源域 和目标域 , = , ; 给定源任务 和目标任务 , = {, (|)})
≠ :
• ≠ : 源域和目标域的特征空间不一样。比如文本分类任务中，一类是中文文本，一类是
= {, ()}
:
= {1 , 2 … , } ∈
:
:
• Task(学习任务) = , ∙
( = {, (|)})
Proceedings of the 24th international conference on
Machine learning. ACM, 2007
4.1.1 研究背景
• 对于一个新任务，只有较少的标记样本（目标域有少量标记样本）
• 有大量的其他相关任务的标记样本（源域有大量标记样本）
• 如何通过这两种样本训练出在新任务上表现良好的模型
成本大
• 如何利用大量无标记数据辅助进行迁移学习