本文介绍了迁移学习的基本概念，包括迁移学习的动机和优势，并详细阐述了迁移学习的分类，如监督、半监督和无监督迁移学习。接着，讨论了迁移学习的方法，如基于样本、特征、模型和关系的迁移。此外，探讨了深度迁移学习，特别是深度神经网络在迁移学习中的应用，如Finetune和对抗学习。最后，文章总结了迁移学习在计算机视觉、自然语言处理等多个领域的应用，并指出其在强化学习领域的潜在价值。
迁移学习通过利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型应用于新领域来求解新问题。生活中常用的“举一反三”、“照猫画虎”就很好地体现了迁移学习的思想。利用迁移学习的思想，可以将已有的一些训练好的模型，迁移到我们的任务中，针对具体的任务进行微调来降低学习和训练的成本，此外还可以考虑不同任务之间的相似性和差异性，采用自适应学习，对模型进行灵活的调整，以满足不同需求。
迁移学习的基本概念
迁移学习简介
迁移学习(transfer learning)就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，由于直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。比如，已经会下中国象棋，就可以类比着来学习国际象棋；已经学会骑自行车，就可以类比着来学习骑电动车；已经学会英语，就可以类比着来学习法语；等等。世间万事万物皆有共性，如何合理地找寻它们之间的相似性和差异性，进而利用这种相似性或差异性来帮助学习新知识，是迁移学习的核心问题[1]。
为什么要进行迁移
在文献[2]中，王晋东等人将为什么要进行迁移学习的原因总结为四个方面：
大数据与少标注之间的矛盾：我们所处的大数据时代每时每刻产生着海量的数据，但是这些数据缺乏完善的数据标注，而机器学习模型的训练和更新都依赖于数据的标注，目前只有很少的数据被标注和利用，这给机器学习和深度学习的模型训练和更新带来了挑战。
大数据与弱计算之间的矛盾：海量的数据需要强计算能力的设备进行存储和计算，强计算能力通常是非常昂贵的，此外使用海量数据来训练模型是非常耗时的，这就导致了大数据与弱计算之间的矛盾。
普适化模型与个性化需求之间的矛盾：机器学习的目的是构建尽可能通用的模型来满足不同用户、不同设备、不同环境的不同需求，这就要求模型有高的泛化能力，但是实际中普世化的通用模型无法满足个性化、差异化的需求，这就导致了模型同个性化需求之间的矛盾。
特定应用的需求：现实中往往存在着一些特定的应用，比如推荐系统的冷启动问题，这就需要我们尽可能利用已有的模型或知识来求解问题。
传统机器学习的方法不能解决这些矛盾，迁移学习则为这些矛盾的解决提供了思路，迁移学习的优点通常可以被总结为以下三个方面：
更高的起点。在微调之前，源模型的初始性能要比不使用迁移学习来的高。
更高的斜率。在训练的过程中源模型提升的速率要比不使用迁移学习来得快。
更高的渐进。训练得到的模型的收敛性能要比不使用迁移学习更好。
迁移学习与传统机器学习的区别
迁移学习是机器学习的一类，但是与传统机器学习又有所不同。传统迁移学习针对不同的学习任务建立不同的模型，迁移学习利用源域中的数据将知识迁移到目标与，完成模型的建立。
比较项目 |
传统机器学习 |
迁移学习 |
数据分布 |
训练和测试数据服从相同的分布 |
训练和测试数据服从不同的分布 |
数据标注 |
需要足够的数据标注来训练模型 |
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