文件名称：迁移学习的概念-facebook c++基础库folly里的futures库简介
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文件格式：PDF
更新时间：2024-07-03 08:01:55
迁移学习
1.2 迁移学习的概念 迁移学习，顾名思义，就是要进⾏迁移。放到我们⼈⼯智能和机器学习的学科⾥讲，迁 移学习是⼀种学习的思想和模式。 我们都对机器学习有了基本的了解。机器学习是⼈⼯智能的⼀⼤类重要⽅法，也是⽬ 前发展最迅速、效果最显著的⽅法。机器学习解决的是让机器⾃主地从数据中获取知识，从 ⽽应⽤于新的问题中。迁移学习作为机器学习的⼀个重要分⽀，侧重于将已经学习过的知 识迁移应⽤于新的问题中。 迁移学习的核⼼问题是，找到新问题和原问题之间的相似性，才可以顺利地实现知识 的迁移。⽐如在我们⼀开始说的天⽓问题中，那些北半球的天⽓之所以相似，是因为它们的 地理位置相似；⽽南北半球的天⽓之所以有差异，也是因为地理位置有根本不同。 其实我们⼈类对于迁移学习这种能⼒，是与⽣俱来的。⽐如，我们如果已经会打乒乓 球，就可以类⽐着学习打⽹球。再⽐如，我们如果已经会下中国象棋，就可以类⽐着下国际 象棋。因为这些活动之间，往往有着极⾼的相似性。⽣活中常⽤的“举⼀反三”、“照猫画虎” 就很好地体现了迁移学习的思想。 回到我们的问题中来。我们⽤更加学术更加机器学习的语⾔来对迁移学习下⼀个定义。 迁移学习，是指利⽤数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应⽤于 新领域的⼀种学习过程。 迁移学习最权威的综述⽂章是⾹港科技⼤学杨强教授团队的A survey on transfer learn- ing [Pan and Yang, 2010]。 图 1简要表⽰了⼀个迁移学习过程。图 2给出了⽣活中常见的迁移学习的例⼦。 图 1: 迁移学习⽰意图 1