迁移学习：改善任务学习的策略与挑战

“Transfer Learning - Lisa Torrey and Jude Shavlik - University of Wisconsin, Madison, USA” 本文档主要探讨了“迁移学习”这一主题，由University of Wisconsin的Lisa Torrey和Jude Shavlik撰写。迁移学习是一种通过从已学习的相关任务转移知识来提升新任务学习效果的方法。尽管大多数机器学习算法专注于单一任务，但设计能够促进迁移学习的算法是机器学习领域持续关注的研究方向。 在介绍部分，作者指出人类学习者似乎具有内在的知识转移能力，当我们面临新任务时，能从过去的学习经验中识别并应用相关知识。新任务与我们先前经验的相关性越高，我们掌握它的速度就越快。这为机器学习领域的迁移学习提供了灵感。 文档接着详细阐述了迁移学习的目标、形式化表示以及面临的挑战。它概述了当前的研究进展，展示了该领域的最新技术，并指出了开放性问题。这部分内容涵盖了归纳学习（inductive learning）和强化学习（reinforcement learning）中的迁移学习，特别是对负迁移（negative transfer）和任务映射（task mapping）这两个关键问题进行了深入讨论。 负迁移是指从一个任务学到的知识可能对新任务产生负面影响，这在设计迁移学习策略时是一个需要特别注意的问题。而任务映射则涉及如何有效地将源任务的知识结构与目标任务相匹配，以确保知识的有效转移。 此外，文档可能还涵盖了各种迁移学习的技术，如特征提取、微调、多任务学习、领域适应以及元学习等方法。这些技术旨在通过共享表示、模型重用或调整来提高新任务的学习效率。 这份资料提供了一个全面的迁移学习概览，对于想要深入了解这一领域的研究人员和实践者来说，是一份宝贵的资源。它不仅总结了现有的研究成果，还揭示了未来研究可能的方向，对于推动机器学习在不同任务间的知识迁移和泛化能力的发展具有重要意义。