迁移学习简介

迁移学习简介

文章目录

​​前言​​​​迁移学习的概念​​​​为什么需要迁移学习​​​​迁移学习在计算机视觉中的应用​​​​参考​​

前言

冬末春初，北京的天气渐渐暖了起来。这是一句再平常不过的气候描述。对于我们在北半球生活的人来说，这似乎是一个司空见惯的现象。北京如此，纽约如此，东京如此，巴黎也如此。然而此刻，假如我问你，阿根廷的首都布宜诺斯艾利斯，天气如何？稍稍有点地理常识的人就该知道，阿根廷位于南半球，天气恰恰相反：正是夏末秋初的时候，天气渐渐凉了起来。

我们何以根据北京的天气来推测出纽约、东京和巴黎的天气？我们又何以不能用相同的方式来推测阿根廷的天气？

答案显而易见：因为它们的地理位置不同。除去阿根廷在南半球之外，其他几个城市均位于北半球，故而天气变化相似。

我们可以利用这些地点地理位置的相似性和差异性，很容易地推测出其他地点的天气。这样一个简单的事实，就引出了我们要介绍的主题：迁移学习。

迁移学习的概念

迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。放到我们人工智能和机器学习的学科里讲，迁移学习是一种学习的思想和模式。

我们都对机器学习有了基本的了解。机器学习是人工智能的一大类重要方法，也是目前发展最迅速、效果最显著的方法。机器学习解决的是让机器自主地从数据中获取知识，从而应用于新的问题中。迁移学习作为机器学习的一个重要分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。

迁移学习的核心问题是，找到新问题和原问题之间的相似性，才可以顺利地实现知识的迁移。比如在我们一开始说的天气问题中，那些北半球的天气之所以相似，是因为它们的地理位置相似；而南北半球的天气之所以有差异，也是因为地理位置有根本不同。

其实我们人类对于迁移学习这种能力，是与生俱来的。比如，我们如果已经会打乒乓球，就可以类比着学习打网球。再比如，我们如果已经会下中国象棋，就可以类比着下国际象棋。因为这些活动之间，往往有着极高的相似性。生活中常用的“举一反三”、“照猫画虎”就很好地体现了迁移学习的思想。

回到我们的问题中来。我们用更加学术更加机器学习的语言来对迁移学习下一个定义。迁移学习，是指利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。

为什么需要迁移学习

了解了迁移学习的概念之后，紧接着还有一个非常重要的问题：迁移学习的目的是什 么? 或者说，为什么要用迁移学习? 我们把原因概括为以下四个方面:

上述存在的几个重要问题，使得传统的机器学习方法疲于应对。迁移学习则可以很好地进行解决。那么，迁移学习是如何进行解决的呢?

迁移学习在计算机视觉中的应用

迁移学习已被广泛地应用于计算机视觉的研究中。特别地，在计算机视觉中，迁移学习方法被称为 Domain Adaptation。Domain adaptation 的应用场景有很多，比如图片分类、图片哈希等。

图 10展示了不同的迁移学习图片分类任务示意。同一类图片，不同的拍摄角度、不同光照、不同背景，都会造成特征分布发生改变。因此，使用迁移学习构建跨领域的鲁棒分类器是十分重要的。

参考

​​https://github.com/jindongwang/transferlearning​​

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