手册说明

本手册的编写目的是帮助迁移学习领域的初学者快速进行入门。我们尽可能绕开那些非常理论的概念,只讲经验方法。我们还配有多方面的代码、数据、论文资料,最大限度地方便初学者。

本手册的方法部分,关注点是近年来持续走热的领域自适应(Domain Adaptation)问题。迁移学习还有其他众多的研究领域。由于作者研究兴趣所在和能力所限,对其他部分的研究只是粗略介绍。非常欢迎从事其他领域研究的读者提供内容。

本手册的每一章节都是自包含的,因此,初学者不必从头开始阅读每一部分。直接阅读自己需要的或者自己感兴趣的部分即可。本手册每一章节的信息如下:

第1章介绍了迁移学习的概念,重点解决什么是迁移学习、为什么要进行迁移学习这两个问题。

第2章介绍了迁移学习的研究领域。

第3章介绍了迁移学习的应用领域。

第4章是迁移学习领域的一些基本知识,包括问题定义,域和任务的表示,以及迁移学习的总体思路。特别地,我们提供了较为全面的度量准则介绍。度量准则是迁移学习领域重要的工具。

第5章简要介绍了迁移学习的四种基本方法,即基于样本迁移、基于特征迁移、基于模型迁移、基于关系迁移。

第6章到第8章,介绍了领域自适应的3大类基本的方法,分别是:数据分布自适应法、特征选择法、子空间学习法。

第9章重点介绍了目前主流的深度迁移学习方法。

第10章提供了简单的上手实践教程。

第11章对迁移学习进行了展望,提出了未来几个可能的研究方向。

第12章是对全手册的总结。

第13章是附录,提供了迁移学习领域相关的学习资源,以供读者参考。

由于作者水平有限,不足和错误之处,敬请不吝批评指正。

手册的相关资源:

我们在Github上持续维护了迁移学习的资源仓库,包括论文、代码、文档、比赛等,请读者持续关注:https://github.com/jindongwang/transferlearning,配合本手册更香哦!

网站(内含勘误表):http://t.cn/RmasEFe

开发维护地址: http://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial

作者的联系方式:

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