迁移学习( Transfer Learning )详细介绍

在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展很快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片，再到博客、播客等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。其次，传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而，在许多情况下，这种同分布假设并不满