迁移学习分为无监督学习和监督学习吗

迁移学习可以分为有监督迁移学习和无监督迁移学习两种类型。

有监督迁移学习是指在源任务和目标任务之间存在相似性或相关性的情况下，通过共享模型的部分或全部参数，将源任务的知识迁移到目标任务中。在这种情况下，源任务和目标任务都是有标签数据的，因此可以使用监督学习算法进行模型训练和参数共享。

无监督迁移学习则是指在源任务和目标任务之间缺乏标签数据的情况下，通过共享模型的部分或全部参数，将源任务的知识迁移到目标任务中。在这种情况下，可以使用无监督学习算法进行模型训练和参数共享，例如自编码器等。

相关问题

18.简述将迁移学习分为归纳式迁移学习、直推式迁移学习、无监督迁移学习和领域自适应的依据。

将迁移学习分为归纳式迁移学习、直推式迁移学习、无监督迁移学习和领域自适应是基于数据和任务之间的关系进行分类的。具体介绍如下：

1. 归纳式迁移学习（inductive transfer learning）：源领域和目标领域的特征空间和输出空间不同，但是二者之间存在一定的映射关系，归纳式迁移学习的目标就是利用源领域中的知识来构建一个能够解决目标领域问题的模型。

2. 直推式迁移学习（transductive transfer learning）：源领域和目标领域中的特征空间和输出空间相同，但是数据分布不同，直推式迁移学习的目标是利用源领域中的数据来对目标领域中的数据进行标注。

3. 无监督迁移学习（unsupervised transfer learning）：源领域和目标领域中的数据都没有标注信息，无监督迁移学习的目标是将源领域中的知识转移到目标领域中去。

4. 领域自适应（domain adaptation）：源领域和目标领域之间存在一定的差异，但是这种差异并不是随机的，而是有规律可循的。因此，领域自适应的目标就是利用源领域中的知识来适应目标领域中的数据。