迁移学习(中科院计算所).pdf

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中科院计算所总结归纳的最全的迁移学习理论,入门迁移学习必看。
迁移学习简介 定义与概念 迁移学习vs传统机器学习 与其他概念的对比 引仔子 earnin (Transfer learning will be the next driver of ML success Andrew Ng, NIPS 2016 tutoria 迁移学习将会是引领下一次机器学习热潮的驱动力。一一吴恩达NPS2016 迁移学习简介 什么是迁移学习? 心理学角度:人们利用之前的经验和知识进行推理和学习的 能力。 机器学习角度:一个系统将别的相关领域中的知识应用到本 应用中的学习模式。[ DARPA] 举例:C艹υJava;骑自行车→骑摩托车 关键词:举一反三 ava 迁移学习要解决的问题 给定一个研究领域和任务,如何利用相似领域进行知识的迁 移,从而达成目标? 迁移学习简介 为什么要进行迁移学习? 数据的标签很难获取 对已有知识的重用是必要的 从头建立模型是复杂和耗时的 Labeled Training Source Transfer Learning Predictive Domain data Algorithms Models Electronics副 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 YD 迁移学习简介 迁移学习s传统机器学习 传统机器学习 迁移学习 数据分布训练和测试数据同分布训练和测试数据不需要同分布 数据标签足够的数据标注 不需要足够的数据标注 建模 每个任务分别建模 可以重用之前的模型 Different Tasks Source Tasks Target Task Learning System Learning Sy stem Learning System Knowledge Learning System 传统机器学习 迁移学习 迁移学习简介 与其他概念的对比 Life- ong learning(终身学习):连续不断地在一个域上学习 Multi-task| earnIng(多任务学习):两个任务同时完成 Domain adaptation(域适配):迁移学习的子类 Incremental learning(增量学习):一个域上的不断学习 Self-taught learning(自我学习):从自身数据中学习 Covariance shift(协方差漂移):迁移学习的子类 ·迁移学习与其他已有概念相比,着重强调学习任务之间的 相关性,并利用这种相关性完成知识之间的迁移。 迁移学习形式化概念 迁移学习常用概念 Domain(城):由数据特征和特征分布组成,是学习的主体 Source domain(源域):已有知识的域 Target domain(目标域):要进行学习的域 Task(任务):由目标函数和学习结果组成,是学习的结果 迁移学习的形式化定义 条件:给定—个源域Ds和源域上的学习任务s目标城D 和目标域上的学习任务Tr 目标:利用D和s学习在目标域上的预测函数f() 限制条件:Ds≠Dn或Ts≠Tr 迁移学习 应用领域 模式识别 计算机视觉 数据挖掘 语音识别 机器学习 迁移学习 统计学习 自然语言处理文g A Translat

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