迁移学习(Transfer Learning)是机器学习的一种技术,它能够将不同但相关任务中获取的知识进行迁移和重用,以实现对目标任务的学习,其主要方法包括:
- 实例迁移
直接将源任务的已标注样本数据用于目标任务学习,这种最直接的迁移方式可以节省目标任务的标注成本。
- 特征迁移
如果两个任务存在部分共同的特征表示,那么可以共享这些特征用于目标任务的模型学习,这样可以减少特征工程工作。
- 参数迁移
利用源任务模型已经学习到的参数,例如权重和偏置等初始化目标任务模型的参数,可以加速模型收敛。
- 关系迁移
学习源任务和目标任务间的任务关系,利用这个关系辅助目标任务模型的学习,如多任务学习。
- 网络结构迁移
对于深度学习模型,可以共享源任务学习到的有效网络层结构,如CNN结构,减少目标任务结构设计工作。
- 理论迁移
对源任务和目标任务进行分析,迁移学习理论以指导如何有效利用源任务知识。
- 负迁移处理
当源任务与目标任务存在差异时,通过对负迁移的检测和处理,避免因迁移错误知识而降低学习效果。
综上,迁移学习让机器学习模型能够重复利用已取得的知识和经验,可以显著提高学习效率,是继承和创新结合的智能技术。