遷移學習

王凌霞 王哲

概念內涵

遷移學習（Transfer Learning）是一種機器學習方法，是把一個領域（即源領域）的知識，遷移到另一個領域（即目標域），使得目標領域能夠取得更好的學習效果。例如要對一個任務進行分類，但是次任務中數據不充足（目標域），然而卻有大量的相關訓練數據（源領域），此訓練數據與所需進行的分類任務中的測試數據特征分布不同，在這種情況下如果采用合適的遷移學習方法或可以大大提高樣本不充足任務的分類識別結果。