迁移学习方法

迁移学习方法

迁移学习是深度学习中的一个重要分支，其核心思想是从有标签的源域任务转移到未标记转移域中，以取得良好的性能。迁移学习方法在改善机器学习（ML）传统困境（如数据和资源有限）方面发挥了突出的作用。它利用历史学习的经验，在源域和转移域之间实现知识转移来有效的解决任务。

迁移学习的主要思想是，将学过的知识从源域转移到转移域，无需为了实现迁移而重新训练模型。这一目的实现的有效手段是共享参数，以及设计适当的参数差异，以便于在新任务中选择更好的模型。因此，迁移学习就是利用源域学习的经验，在源域和转移域之前传播信息，从而提升转移域任务的性能。

迁移学习的常用方法有基于特定损失的迁移学习、基于样本重复性的迁移学习、基于特征选择的迁移学习和基于可调优化的迁移学习等。据研究发现，特征选择和可调优化策略是最有希望地迁移学习方法。特征选择利用了不同数据源之间的差异，从而调节和实现迁移。可调优化将历史学习进行全面概括，从而有效利用历史学习内容来改善目标任务的绩效。

基于此，迁移学习作为一种解决任务有效性和有效利用历史学习的有效情形，应用越来越广泛。它给学习者带来了许多方便，运用有限的资源和数据就可以训练高效的模型。同时，它还可以极大提升未标记域数据中性能水平，给研究者带来更多调研方向。