迁移学习：从离线到在线的形式分析

"迁移学习作为机器学习的一个重要分支，旨在利用已在一个或多个相关任务（源任务）上学习到的知识来提升另一个任务（目标任务）的学习性能。这种技术尤其有用当目标任务的数据有限或者难以获取时。按照不同的分类方式，迁移学习可以分为多种类型。 2.3 按照特征的属性分类，迁移学习可以分为同构迁移学习和异构迁移学习。同构迁移学习是指源任务和目标任务的特征语义和维度都相同，例如在不同图像识别任务之间的迁移。而异构迁移学习则涉及不同类型的特征，如从图像到文本的迁移，特征完全不同。 2.4 根据学习方式，迁移学习可以分为离线迁移学习和在线迁移学习。离线迁移学习是最常见的方式，源域和目标域的数据在迁移前都是固定的，算法仅执行一次迁移过程。这种方法的局限在于无法适应新数据的加入和模型的持续更新。相反，在线迁移学习允许随着新数据的动态到来，不断更新迁移学习算法，提供更灵活的适应性。 在实际应用中，迁移学习已经被广泛应用于计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域。例如，在计算机视觉中，预训练的深度学习模型（如卷积神经网络）可以作为基础，通过迁移学习来优化特定目标的图像识别任务，即使目标数据集很小。而在文本分类中，源任务可能是大规模的新闻分类，目标任务可能是较小规模的专业领域文本分类，通过迁移学习，可以从大量数据中学习到的特征表示来改善小数据集上的分类效果。 基础知识部分，介绍了迁移学习问题的形式化，包括领域、任务和迁移学习的定义。此外，还讨论了评估迁移学习效果的度量准则，如各种距离度量（欧氏距离、马氏距离等）、相似度计算、KL散度、JS距离以及最大均值差异MMD，这些是衡量源域和目标域之间差异的重要工具。 本手册的编写目的不仅是为了让初学者快速掌握迁移学习的基本概念和方法，还提供了实践章节，分享实现代码和实践经验，以帮助读者更好地理解和应用迁移学习。通过阅读本书，读者可以系统地了解迁移学习的历史、发展、基本理论以及未来可能的研究方向，从而在自己的研究或工作中有效地利用迁移学习技术。"