迁移学习的两种极端形式

迁移学习是机器学习中的一种策略，它利用已经在某个任务上学习到的知识来加速或改进对新任务的学习。它的两种极端形式通常指的是：

1. **完全迁移（Zero-Shot Learning, ZSL）**：
这种情况下的迁移学习假设新任务和源任务之间完全没有共享数据，但它们在概念或特征空间上存在关联。例如，你可能有一个模型已经训练好了识别动物，而新任务是识别植物，虽然没有关于植物的训练样本，但模型可以根据动物的高级特征来推断植物的一些属性。

2. **领域适应（Domain Adaptation, DA）**：
这是另一个极端，它涉及到将模型从一个领域（比如一个特定的图像数据集或传感器环境）应用到另一个领域。这种情况下，两个领域可能存在显著的数据分布差异，但目标是使模型能够在新领域表现良好。例如，一个模型在白天拍摄的图像上经过训练，然后要在夜间或不同光照条件下使用，就需要进行领域适应。

这两种极端形式都挑战了传统的“从头开始”训练，分别强调了知识的迁移性和跨域的一致性。在实际应用中，研究人员会根据任务的具体情况灵活选择和调整迁移策略。