迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它利用源域(source domain)的数据和学习任务帮助目标域(target domain)的学习。其基本思想是:
将在源域学习得到的知识迁移到目标域,帮助目标域的学习任务。这可以大大减少目标域的数据需求,加速学习速度,提高性能。
迁移学习适用于以下两种情况:
- 目标域的数据较少,无法进行有效监督学习的情况。可以迁移源域的知识作为先验知识加速学习。
- 源域和目标域的数据分布不同,但仍然存在一定相关性。迁移学习可以迁移两域共有的知识,然后在目标域进行微调,实现快速学习。
具体地,迁移学习通常包括三个步骤:
- 在源域进行监督学习或预训练,得到一个学习模型(可以是分类模型、特征提取模型或生成模型等)。
- 利用源域学习得到的模型在目标域进行特征提取,得到目标域数据的特征表示。
- 基于目标域的特征表示进行监督学习(如分类),并在目标域数据集上微调整个模型,得到最终效果。
常用的迁移学习方法主要有:
- 实例迁移:在源域训练的分类模型直接在目标域进行预测和微调。
- 特征迁移:使用源域训练的特征提取模型获取目标域的数据特征,然后基于这些特征进行监督学习。
- 关系迁移:学习源域数据之间的关系(如相似度),然后将这些关系应用于目标域的数据,辅助监督学习。
- 标注迁移:使用人工标注或源域模型的预测为目标域数据赋予软标签,然后将这些标签作为监督信息进行学习。
- 参数迁移:在源域源数据上预训练一个神经网络,然后迁移网络的参数作为目标域学习的初始化,在目标域继续训练。
迁移学习通过迁移源域已有的知识来帮助目标域学习,可以充分利用Two domains之间的共性,加速学习过程,提高学习效果。它是跨域学习和小样本学习的有效方法,在实际应用中得到广泛运用。所以,理解迁移学习的思想与方法,对我们构建学习系统很有帮助。
需要注意的是,迁移学习也存在一定缺陷,如两域之间差异过大,迁移的知识不适用目标域,会对最终效果产生负面影响。