迁移学习理论与应用_杨强

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香港科大 杨强老师的PPT 关于迁移学习的基础理论和应用 适合初学者
机器学习:昨天,今天,明天 昨天 今天 明天 深度学习 强化学习:迁移学习 大量数据 大量数据少量数据 特征 反馈 学习方法 准确性 策略 冷启动/ 个性化 Transfer Learning In the machine learning community learned in previous domains/tasks to novel tasks domains, which The ability of a system to recognize and apply knowledge and skill share some commonality Given a target domain/task, how to transfer knowledge to new domains/tasks(target)? Representation Learning, Change of Representation 02 迁移学习 y iransfer Build every model from scratch? 日 Expense on Data: Collection Labeling Training Cold Start Problem Recommendation Systems, Learning Systems Personalization The next Al frontier U User Privacy Problems, Cloud to Client Transfer (A 到端传输) 迁移学习的好处? 学习效果P 曲线一: 使用迁移学 数据一定 P1 效果: Cioa0ostpno P1>P2 曲线二: P2 不使用迁移学 效果一定 数据: 99 D1<D2 “举一反 “触类旁通” DI D2 目标领域 数据量D ransfer Process: Example Labeled training Source Transfer Learning Predictive Domain data Algorithms Models Electronics se BI y Time period A Target Target Device a Domain data Domain data Unlabeled data/a few labeled Testing data for adaptation Time Period B Device B Motivating example Indoor wifi localization 八P4 八P5 B F 30dBm 70dBm -40dBm 3s1 ■■■■■ 一AP2 八P3 D Indoor wifi Localization(cont) Average error Distance Training Test S=(-37dbm,…,-77dbm),L=(1,3) Localization S=(-37dbm,…,-77dbm) 1.5 meters S=(-41dbm,,-83dbm),L=(1,4) S=(-41dbm,…,-83dbm odel S=(-49dbm,…,-34dbm),L=(9,10) S=(-49dbm, .,-34dbm S=(-61dbm,…,-28dbm),L=(15,22) S=(-61dbm,…,-28dbm Device a Device a Drop Training Test Localization S=(-37db 77dbm) S=(-33dbm,…,-82dbm),L=(1,3) S=(-41dbm,…,-83dbm) c10 meters odel 34dbm S=(57dbm,…-63dbm),L=(10,23) S=(-49db S=(-61dbm,…,-28dbm) Device B Device a Difference between domains Time period a Time period B 35 25 Device a 100 120 140 100 120 25 25 Device b 20 15 15 120

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