传递式迁移学习：结合人类经验与算法的新兴趋势

"这篇文档是《迁移学习简明手册》的一部分，由王晋东撰写，主要介绍了迁移学习的基础概念、研究领域、应用以及基础知识。手册旨在帮助初学者快速理解和掌握迁移学习，书中提及了传递式迁移学习的概念，该方法通过中间领域实现知识的间接转移，以解决不同领域之间直接迁移的困难。此外，还提到了负迁移的问题，即不恰当的迁移可能导致性能下降。" 在《迁移学习简明手册》中，作者首先阐述了迁移学习的基本概念，它是机器学习的一种分支，目标是利用已在一个任务（源任务）中学习到的知识来提升另一个任务（目标任务）的学习效率。迁移学习的核心在于领域之间的相似性，当源任务和目标任务共享部分特征或结构时，可以从源任务中迁移知识来改善目标任务的性能。 接着，手册讨论了为什么需要迁移学习。在许多情况下，获取大量标记数据用于新任务的训练是昂贵且耗时的，而迁移学习则可以通过利用已有的数据和知识，减少对新数据的需求，提高学习效率。同时，手册区分了迁移学习与其他相关概念，如多任务学习和领域适应，并指出了负迁移的风险，即错误的知识转移可能导致模型性能下降。 手册还概述了迁移学习的研究领域，包括根据目标域标签、学习方法、特征以及离线在线形式的分类。在应用部分，提到了迁移学习在计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域的广泛应用。 基础知识章节详细介绍了迁移学习的问题形式化，包括领域、任务和迁移学习的定义。作者还讨论了迁移学习的总体思路，即寻找源任务和目标任务之间的相似性，并提出了评估迁移有效性的各种度量准则，如距离度量、相似度计算、KL散度、JS距离和最大均值差异MMD。 传递式迁移学习作为一种解决领域间无直接相似性的策略，通过中间领域建立联系，实现知识的传递。例如，当领域A和B看似无关时，可以找到一个领域C作为桥梁，先将知识从A迁移到C，再从C迁移到B，从而克服直接迁移的难题。这一方法由香港科技大学杨强教授团队在2015年的KDD会议上首次提出，并逐步扩展到多个领域的迁移。 《迁移学习简明手册》深入浅出地介绍了迁移学习的基本思想、方法及其在实际应用中的价值，对于初学者来说是一份宝贵的入门资料。通过阅读此手册，读者可以系统地了解迁移学习，并掌握实施迁移学习的基本步骤和技巧。