迁移学习一直是机器学习领域的难点问题,其目标是在数据分布变化的条件下实现强泛化能力。经过长期探索,逐步缩小了迁移学习的泛化理论与学习算法之间的鸿沟,获得了更紧致的泛化界和更优的学习器。