转移学习是机器学习领域的一个重要分支，它解决的是源域（source domain）和目标域（target domain）的数据分布不同而导致的传统分类算法无法直接应用于目标域的问题。在实际应用中，目标域往往缺乏充足的有标签数据供训练，而手动标注这些数据又是耗时耗力的。转移学习的目的是利用源域中已有的充足且标记良好的数据，为在目标域上训练出一个精确的分类器提供支持。
本文提出了一种基于KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的转导转移学习（Transductive Transfer Learning）框架。在该框架中，首先基于互信息（Mutual Information）构建两个特征映射函数，用于重新加权训练数据和测试数据。接着计算未标记数据的后验概率（posterior probability）与标记数据的先验概率（prior probability）之间的KL散度，以此为未标记数据分配伪标签（pseudo-label）。然后，使用一组高置信度的新增标记数据（newly-labeled data）以及已标记数据（labeled data）来训练一个新的分类器。
该方法的提出考虑了在目标域中所有未标记数据在训练阶段都是可用的这一特点，这与转导学习（Transductive Learning）的设定类似，因此称为转导转移学习。实验验证了所提出算法在情感分类（Sentiment Classification）任务中对转移学习的有效性。
重要知识点包括：
1. 转移学习的基本概念：解决源域和目标域数据分布不一致的问题，旨在将源域的知识迁移到目标域。
2. 转导转移学习的定义：结合转导学习和转移学习的特点，要求目标域中的未标记数据在训练阶段全部可用，并为它们分配伪标签。
3. 互信息的使用：在转导转移学习框架中，利用互信息构建特征映射函数，对训练和测试数据进行重加权。
4. KL散度的应用：通过计算未标记数据的后验概率和标记数据的先验概率之间的KL散度，为未标记数据分配伪标签，实现知识的迁移。
5. 情感分类：作为研究转移学习效果的实验应用领域，体现了在文本情感分析等任务中转移学习的潜力。
6. 相关术语解释：
- 后验概率：在给定观测数据的情况下，一个假设正确的概率。
- 先验概率：在没有观测数据的情况下，一个假设的初始概率。
- 伪标签：在半监督学习或无监督学习中，为未标记数据分配的标签，用以指导模型学习。
在研究转导转移学习的背景下，互信息和KL散度是关键工具。互信息是一种衡量变量间相互依赖程度的量度，它能够反映两个变量间的共同信息。在转导转移学习中，通过互信息重新调整训练数据和测试数据的重要性，有助于提高学习效果。而KL散度是衡量两个概率分布相似度的非对称度量方法。在本文所述方法中，利用KL散度来量化未标记数据和标记数据在分类标签上的概率分布差异，并以此作为分配伪标签的依据。
基于KL散度的转导转移学习是一种创新的方法，它通过引入源域中的标记数据和互信息构建的特征映射，以及基于KL散度的伪标签分配，有效地处理了目标域数据缺乏的问题，提高了目标域分类器的性能，并通过实验在情感分类任务中验证了其有效性。这项工作丰富了转移学习领域的研究，并为未来在此领域的深入研究提供了新的视角和方法。
