迁移学习的源域目标域

迁移学习是一种机器学习策略，它允许模型从一个已知的、通常称为“源域”或“预训练领域”的任务或数据集，迁移到另一个相关的但可能有所不同或未知的任务或数据集，即“目标域”。例如，如果你有一个在大规模图像数据库上训练过的深度学习模型，你可以把它应用到医学影像分析中，虽然两者的图片特征可能有差异，但源域的知识可以帮助模型更快地适应目标领域的特征。

在迁移学习过程中，关键步骤包括选择合适的源域模型、调整模型参数以适应目标域、以及通过各种技术如微调（finetuning）、领域自适应（domain adaptation）等来减少源域和目标域之间的差异。这种技术有助于缓解小样本学习问题，并提高模型在新环境中的性能。