特征翻译与实例迁移学习：算法与应用探索

"这篇硕士论文主要探讨了迁移学习算法，特别是基于特征的迁移学习方法。作者是戴文渊，由俞勇教授指导，研究在计算机应用技术领域，发表于2008年。论文指出，传统机器学习假设训练数据和测试数据遵循相同分布，但在实际中，这种假设往往不成立，尤其是在数据过期或标注成本高昂的情况下。迁移学习的目标是从已有的数据中迁移知识以辅助新任务的学习，不依赖于同分布假设。 论文内容详细讨论了两种迁移学习方法，分别是基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。基于实例的迁移学习强调从已有实例中直接转移知识，适用于相似任务之间的迁移。而基于特征的迁移学习则更注重特征层面的转化，适用于不同特征空间的数据之间知识的迁移，具有更广泛的适用性。 论文提出了两种具体算法，一种基于boosting技术，适用于实例迁移；另一种基于特征翻译，用于特征空间的转换。这两种方法通过广泛的实验验证，显示了在迁移学习场景下能显著提升现有学习算法的性能，无论是在近迁移（源任务和目标任务相似）还是远迁移（两者差异较大）的情况下。 此外，论文还提到了多视角学习和翻译学习的概念，多视角学习利用实例的多个描述视角进行学习，而翻译学习则试图在不同特征空间之间建立映射，无需每个样本都有多视角表示。论文中提到，社会化标注如Flickr等网站的数据可以作为构建翻译器的桥梁，帮助不同特征空间的理解。 论文的主要贡献是将近邻算法和特征翻译结合，提出了一种统一的模型，该模型基于语言模型设计，能够直观地解释知识的迁移过程。" 这篇硕士论文对于理解迁移学习的基本概念、重要性和实际应用提供了深入的见解，特别是在实例和特征层面的知识迁移策略上，对于后续的研究和实践具有重要的参考价值。