迁移学习新进展：实例与特征驱动的方法比较

"基于实例和特征的迁移学习算法研究"是一篇关于在实际问题中处理数据分布不一致情况的硕士学位论文。传统的机器学习方法通常假定训练和测试数据来自相同的分布，但在现实场景中，由于数据更新换代和标注成本高昂，这一假设可能不再成立。当有大量的过期训练数据分布在不同的环境中时，迁移学习应运而生，其核心目标是利用已有的知识来增强新的学习任务，打破数据分布的限制。 论文作者戴文渊，专业为计算机应用技术，师从俞勇教授，探讨了迁移学习的理论框架和实践应用。研究主要分为两个方向：基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。基于实例的方法强调个体经验转移，能更有效地保留并运用先前学习的实例，从而提高知识迁移的能力。而基于特征的迁移学习则关注于共享特征空间的构建，它能进行更广泛的跨领域知识迁移，尽管可能牺牲一定的实例细节。 论文作者采用boosting技术和特征翻译这两种策略作为研究工具，展示了如何通过这些方法改进现有的学习算法，无论是在数据相似度较高的近迁移（即任务间的知识迁移较为直接）还是在差异较大的远迁移（任务间知识跨度较大）场景下，都能显著提升学习性能。论文的关键字包括迁移学习、实例和特征，表明了研究的焦点在于这两个核心概念及其在解决实际问题中的实际效果。 总结来说，这篇论文深入探讨了迁移学习作为一种有效策略，如何通过实例和特征的不同角度来克服数据分布不一致带来的挑战，为理解迁移学习的基本原理和优化迁移学习算法提供了有价值的见解和实践经验。通过实证研究，作者证明了他们的方法能够在多种迁移学习场景中带来显著的性能提升，具有重要的学术价值和实际应用潜力。