迁移学习入门手册：从概念到实践

"迁移学习入门手册transfer_learning_tutorial_wjd.pdf" 本文档是关于迁移学习的入门手册，由王晋东编著，旨在帮助初学者快速掌握迁移学习的基本概念和方法。手册分为多个章节，详细阐述了迁移学习的定义、应用、基本方法以及领域自适应策略，还包含了深度迁移学习的介绍和实践教程。 迁移学习是机器学习的一个分支，通过在源任务上学习的知识迁移到目标任务，以解决目标任务数据有限或难以获取的问题。手册首先解释了迁移学习的概念，强调了其重要性，特别是对于解决小样本问题的有效性。接着，手册区分了迁移学习与其他机器学习方法的差异，并提到了负迁移的可能性，即不适当的迁移可能会导致性能下降。 手册进一步探讨了迁移学习的研究领域，包括按照目标域标签、学习方法、特征以及离线与在线形式的分类。应用部分涵盖了计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域，展示了迁移学习的广泛应用场景。 基础知识部分详细介绍了迁移学习的问题形式化，定义了领域和任务，提出了迁移学习的一般思路。此外，还讲解了评估迁移学习效果的度量准则，如不同的距离和相似度度量。 在方法论上，手册概述了四种基本的迁移学习方法：基于样本迁移、基于特征迁移、基于模型迁移和基于关系迁移。然后，手册详细介绍了领域自适应的三大类方法，包括数据分布自适应、特征选择和子空间学习，这些都是解决源域与目标域之间差异的重要手段。 随着深度学习的崛起，第9章专门讨论了深度迁移学习，包括预训练模型、深度残差网络等现代技术，这些技术已经在图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果。 手册的最后一部分提供了一个实践教程，让读者能够亲手操作，体验迁移学习的过程，同时给出了对未来迁移学习研究方向的展望。附录中列举了更多迁移学习的相关资源，供读者深入学习。 这份手册是一份全面而实用的迁移学习入门资料，它不仅解释了理论基础，还提供了实际操作的指导，对于想进入迁移学习领域的研究人员和开发者来说，是一份宝贵的参考资料。