Facebook C++库folly中的Futures库解析

"基于模型迁移-facebook c++基础库folly里的futures库简介" 这篇文档主要介绍了基于模型迁移的迁移学习方法，特别是在Facebook的C++基础库folly中的futures库。迁移学习是一种机器学习策略，它允许模型从一个已知的数据集（源域）学习到的知识迁移到一个新的、相关但不同的数据集（目标域）中，以提高在目标域上的性能。 5.2 基于特征迁移的迁移学习方法： 这种方法旨在通过特征变换减少源域和目标域之间的差异，或把它们转换到统一特征空间，然后利用传统机器学习算法进行分类识别。根据特征是否相同，可以分为同构和异构迁移学习。例如，Pan等人提出的迁移组件分析（TCA）利用最大均值差异（MMD）最小化不同数据域的分布差异。Blitzer等人提出的结构对应学习（SCL）则通过映射将源域的特征变换到目标域的轴特征上，以进行分类预测。Long等人提出的迁移联合匹配（TJM）在最小化分布距离的同时，结合实例选择，将实例和特征迁移学习方法结合。Zhang等人提出针对源域和目标域分别训练不同的变换矩阵来实现迁移学习的目标。 5.3 基于模型迁移的迁移学习方法： 这种方法侧重于找到源域和目标域间的共享参数信息，以便迁移。它要求源域和目标域的数据可以共享某些模型参数。这种方法的代表性工作包括寻找共享的模型参数，以适应不同环境和任务。 此外，文档中提及的《迁移学习简明手册》是一份入门指南，旨在帮助初学者理解迁移学习的基本概念、方法以及领域适应问题的解决方案。手册涵盖了迁移学习的历史、应用、问题形式化、度量准则等相关内容，包括常见的距离和相似度度量，如KL散度、JS距离和最大均值差异MMD。 虽然文档标题提到的是Facebook的C++库folly中的futures库，但在摘要内容中并未具体讨论futures库及其与迁移学习的关系。futures库通常涉及异步编程和并发处理，它允许开发者处理可能会延迟完成的操作，而无需阻塞当前执行流。这与迁移学习的主要研究领域不同，迁移学习更关注模型在不同数据集之间的适应性，而非并发或异步计算。因此，这部分信息可能需要额外的资料来补充关于folly库的具体细节。