什么是迁移学习？

一、基本概念

       迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将从一个任务中学到的/已有的知识应用到另一个相关任务中。与传统的机器学习方法不同，迁移学习不需要从头开始训练模型，而是利用(迁移)已有知识来加速新任务的学习过程。换句话说，迁移学习放宽了传统机器学习中的两个基本假设，即训练数据和测试数据必须同分布，以及必须有足够数量的标注数据来训练模型，这使得它在处理数据稀缺和计算资源有限等问题时，具有显著优势。

二、常见策略

        这里，笔者列举几个日常工作中遇到的迁移学习策略。在此之前，我们需要先了解下几个基本概念：

• 源域（Source Domain）：源域是指迁移学习中知识的来源域，它包含了用于训练模型的初始数据和任务，通常具有丰富的标注数据。
• 目标域（Target Domain）：目标域是指迁移学习中知识的应用域，它包含了需要迁移学习模型进行预测或分类的数据和任务，通常数据量较少，标注数据稀缺。

        在迁移学习中，源域和目标域是两个关键概念，它们分别代表了知识迁移的起点和终点。在迁移学习中，源域和目标域之间的关系可以有多种形式：

• 相同特征空间和标签空间：源域和目标域具有相同的特征空间和标签空间，但数据分布不同，这种情况常见于跨领域迁移学习（Domain Adaptation），又称域适应。例如，在不同的天气条件下拍摄的交通标志图像数据集，源域(例如是晴天)和