44、迁移学习：场景、自学习与多任务学习

迁移学习：场景、自学习与多任务学习

1. 传统机器学习与迁移学习对比

在传统机器学习中，针对不同的数据源（数据和标签）需要学习不同的模型。对于带有训练数据和标签的源（任务或领域），系统学习的模型（如模型 A 和模型 B）仅对与源相似的目标（任务或领域）有效。大多数情况下，为特定源学习的模型无法用于不同目标的预测。若模型需要大量训练数据，那么收集数据、标注数据、训练模型和验证模型的工作都要针对每个源单独进行。从成本和资源角度来看，当系统数量众多时，这种工作量会变得难以管理。

而迁移学习系统则可以从源系统或模型中提取知识，并以某种方式进行迁移，使其在目标上发挥作用。例如，使用源 A 的训练数据为某个任务训练的模型 A，可以提取知识并迁移到另一个目标任务上。

2. 迁移学习的定义

为了精确定义迁移学习，我们先定义两个概念：领域和任务。
- 领域（Domain） ：领域 $D = (X, P(X))$ 由特征空间 $X$ 和边缘概率分布 $P(X)$ 定义，其中 $X$ 表示训练数据样本 $X = {x_1, x_2, …, x_n} \in X$。例如，在二分类的情感分析任务中，$X$ 对应词袋表示，$x_i$ 对应语料库中的第 $i$ 个词项。当两个系统的特征空间或边缘概率分布不同时，我们称领域不匹配。
- 任务（Task） ：任务 $T = (Y, f(\cdot))$ 由标签空间 $Y$ 和目标预测函数 $f(\cdot)$ 定义，目标预测函数 $f(\cdot)$ 不是直接观察到的，而是从输入和标签对 $(x_i, y_i)$ 中学习得到的。标签空间由一组实际