迁移学习：问题与解决方案-龙明盛博士论文

"迁移学习问题与方法研究-清华大学博士学位论文，作者龙明盛，指导教师王建民教授，2014年6月" 在计算机科学与技术领域，迁移学习是一种重要的机器学习策略，它旨在克服传统机器学习的局限性，尤其是在面对数据生成机制随环境变化的情况时。传统机器学习假设训练数据和测试数据来自同一分布，但在实际应用如大数据分析、自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域，这种假设往往不成立，因为环境的非平稳性导致数据分布可能发生变化。 针对迁移学习中的问题，论文提出了以下方法： 1. 负迁移问题：论文提出了一种图正则化联合矩阵分解模型，用于跨领域的知识迁移。负迁移是指从源领域到目标领域的知识转移可能导致性能下降，图正则化通过捕捉领域间的复杂关系，有助于筛选出有益的信息，减轻负迁移的影响。 2. 欠适配问题：为了解决欠适配，论文引入了一种联合适配正则化学习框架。欠适配通常出现在源领域的知识无法完全适应目标领域的情况下。该框架通过拓展最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）度量，促进源域和目标域之间的分布匹配，从而提高迁移效果。 3. 欠拟合问题：虽然论文没有详细描述解决欠拟合的具体方法，但通常情况下，欠拟合是由于模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性。可能的解决方案包括使用更复杂的模型、增加特征或者调整正则化参数，以增强模型的表达能力。 迁移学习的核心是找到源领域和目标领域之间的共性，以及如何有效地利用源领域的有监督信息。论文系统地研究了针对非结构化数据的分类和预测任务的迁移学习方法，这在现实世界的问题中具有广泛的适用性，例如，可以从已有的大规模标记数据中学习，然后将这些知识迁移到新的、标记数据有限的场景。 通过这些方法，论文不仅深化了对迁移学习理论的理解，还为实际应用提供了有效工具，有助于提升在不同领域之间进行知识迁移的效率和准确性。此外，对负迁移和欠适配问题的处理，表明了在解决复杂学习任务时，如何更好地管理和利用跨领域的异构信息。