目錄
1. 遷移學習的起源背景
1.1 傳統機器學習的問題
1.2 遷移學習的提出背景
2. 什么是遷移學習
2.1 遷移學習的定義
2.2 生活實例解釋
3. 技術要點與原理
3.1 遷移學習方法分類
3.1.1 基于特征的遷移學習（Feature-based Transfer）
案例說明
代碼示例
3.1.2 基于模型的遷移（Model-based Transfer）
案例說明
BERT用于情感分析的例子
3.1.3 基于實例的遷移（Instance-based Transfer）
3.2 遷移學習的核心原理
4. 遷移學習架構
4.1 基本架構
4.2 源域與目標域的定義
4.3 知識遷移過程
1. 遷移學習的起源背景
1.1 傳統機器學習的問題
傳統機器學習方法（如監督學習）通常假設訓練數據（源域）與測試數據（目標域）?獨立同分布?（i.i.d.），且需要滿足以下條件：
- ?數據充足性?：模型需依賴大量標注數據訓練才能達到高性能。
- ?場景一致性?：模型僅在訓練數據分布的范圍內有效，無法適應新分布的數據。
1.2 遷移學習的提出背景
遷移學習（Transfer Learning）的提出旨在突破傳統機器學習的限制，其核心思想是：?將已學習的知識（模型、特征、參數等）從源任務（Source Task）遷移到目標任務（Target Task）?，以降低對目標域數據量和標注質量的依賴。
?關鍵驅動力?：
- ?數據獲取成本?：標注數據昂貴（如醫學圖像需專家標注）。
- ?領域差異普遍性?：現實場景中數據分布動態變化（如用戶興趣遷移、傳感器差異）。
- ?模型泛化需求?：避免在相似任務上重復訓練模型，提升效率。
2. 什么是遷移學習
2.1 遷移學習的定義
遷移學習是一種機器學習范式，通過從源域（Source Domain）中提取知識并應用于目標域（Target Domain），提升目標任務的模型性能，即使源域與目標域的數據分布或任務不同。
2.2 生活實例解釋
?實例1：學騎自行車 → 學電動車?
- ?源任務?：騎自行車（掌握平衡、轉向）。
- ?目標任務?：騎電動車（動力方式不同，但平衡技能可遷移）。
- ?遷移效果?：減少學習電動車所需時間。
?實例2：跨語言翻譯?
- ?源任務?：訓練英語-法語翻譯模型。
- ?目標任務?：德語-日語翻譯。
- ?遷移方式?：復用詞向量表示或注意力機制等通用語言結構知識.
3. 技術要點與原理
3.1 遷移學習方法分類
3.1.1 基于特征的遷移學習（Feature-based Transfer）
?核心思想?：基于特征的遷移學習旨在將源域和目標域的數據映射到一個共同的特征空間，使得兩個領域的特征分布盡可能相似。這樣做的目的是為了消除領域差異，從而可以使用源域中的知識來幫助目標任務的學習。
主要方法：
-
特征選擇：這種方法試圖識別那些在不同領域中保持不變的特征。例如，在圖像處理中，邊緣、紋理等低級特征可能在不同的圖像集之間具有一定的共性。
-
特征變換：通過特定的變換技術來對齊兩個領域之間的特征分布。這包括傳統的降維技術如主成分分析（PCA），以及更現代的方法如自動編碼器（Autoencoders）或對抗網絡（GANs）。深度學習模型，尤其是卷積神經網絡（CNNs），常被用于提取高級特征表示。
案例說明
以醫學圖像分類為例&
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