3、基于嵌入空间的知识迁移学习：原理、场景与方法

基于嵌入空间的知识迁移学习：原理、场景与方法

在机器学习领域，解决单个问题往往需要大量的数据和时间。然而，在实际应用中，我们常常面临数据稀缺、任务分布变化等挑战。为了提高学习质量和速度，知识迁移成为了一种重要的策略。本文将介绍通过嵌入空间进行知识迁移的相关内容，包括基本原理、常见场景以及具体方法。

机器学习问题与知识迁移的目标

从数值分析的角度来看，大多数机器学习问题本质上是函数逼近问题。解决单个机器学习问题的目标是找到一个预测函数，该函数能够根据从未知概率分布中抽取的数据集进行预测。这个预测函数可以用于回归、分类或强化学习任务，并且通常需要满足某种最优准则，如贝叶斯最优准则。

由于实际应用中存在各种约束，我们的目标是在不同领域、任务或代理定义的相似和相关问题之间转移知识，以提高学习效率。我们探索的策略是通过一个嵌入空间来耦合底层的机器学习问题，从而实现知识的迁移。

潜在嵌入空间的学习

学习潜在嵌入空间的思想在单任务学习中得到了广泛应用。其目标是学习一种映射，使得相似任务的数据点在一个可以建模为低维嵌入空间的空间中彼此靠近。通过这种方式，我们可以用明确定义的数学距离来衡量抽象类型的相似性，例如属于某个概念类的对象。

以视觉分类任务为例，人类能够在广泛的变化中识别“斑马”和“狮子”等抽象概念，这超越了许多当前的计算机视觉算法。为了解决单个分类问题，我们可以学习如何将对应于某个概念的输入视觉刺激映射到嵌入空间，使得抽象相似性可以根据几何距离进行编码。在嵌入空间中，属于同一类的图像会形成一个数据点簇，而不同类的簇之间则有更大的距离，这意味着嵌入空间中的几何距离与输入空间中的相似性相关。

然而，学习从输入