47、迁移学习：领域自适应技术详解

迁移学习：领域自适应技术详解

1. 领域自适应简介

领域自适应是迁移学习的一种形式，在这种形式中，任务保持不变，但源领域和目标领域之间存在领域偏移或分布变化。例如，一个已经学会对电子产品评论进行正负情感分类的模型，被用于对酒店房间或电影评论进行分类。情感分析的任务保持不变，但领域（电子产品和酒店房间）发生了变化。由于训练数据和未见过的测试数据之间的变化，将模型应用于不同领域会带来许多问题，这通常被称为领域偏移。比如，包含“loud and clear”这样短语的句子在电子产品领域大多会被认为是积极的，而在酒店房间评论中则可能是消极的。同样，像“lengthy”或“boring”这样在书评等领域常见的关键词，可能在厨房设备评论领域完全不存在。

领域自适应的核心思想是从源数据集（有标签和无标签）中学习，以便将学习成果应用于具有不同领域映射的目标数据集。为了学习源领域和目标领域之间的领域偏移，传统技术主要分为两类：基于实例的和基于特征的。基于实例的方法通过对源样本重新加权，并从重新加权后的样本中学习模型，来减少源领域和目标领域之间的差异；基于特征的方法则是在源领域和目标领域之间学习一个共同的共享空间或联合表示，使它们的分布相匹配。近年来，深度学习架构已成功应用于各种领域的领域自适应，特别是在计算机视觉领域。

1.1 领域自适应的常见技术

以下是一些用于解决文本和语音领域自适应问题的有效且通用的技术：
| 技术名称 | 简介 |
| — | — |
| 堆叠自编码器 | 早期用于情感分类，结合源和目标数据使用堆叠去噪自编码器学习特征，再用线性 SVM 进行预测 |
| 源与目标之间的深度插值 | 通过按不同比例混合源和目标数据学习中间表