迁移学习
迁移学习是一种强大的人工智能/机器学习技术，通过对预训练模型进行适应，能够将其应用于新任务，即使数据有限，也能提升性能，并在图像识别、自然语言处理等多种应用中提高效率。...
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迁移学习
迁移学习利用预训练模型的知识，提升相关任务的表现，减少训练时间和数据需求。
详细解释
在获取大规模标注数据集十分困难且成本高昂的机器学习场景下，迁移学习尤为有用。该方法通过采用已经在大数据集上预训练好的模型，绕过了模型训练的初始阶段。这些预训练模型已经学会了能广泛应用于不同任务的特征和模式，例如识别图像中的边缘，或理解基本的语言结构。将这些基础知识迁移到新任务上，模型能够用更少的数据和更短的时间达到较高的性能。
例如，一个用于识别图像中动物的深度学习模型，可以转用于区分不同动物物种。只需用针对新任务的小型数据集对模型进行微调，就能让模型适应并识别物种间的细微差别，比如毛发花纹或耳朵形状的变化。
迁移学习的优势
提升效率： 迁移学习大幅减少了从零开始训练模型所需的时间和计算资源。由于模型的基础层已具备通用知识，只需微调最后几层即可，使整体过程更快且更节省资源。
提高可及性： 该技术让更多人能够使用先进的机器学习应用。组织可以利用通常公开可用的预训练模型，以较低的成本和时间开发定制化解决方案。
改善性能： 通过迁移学习创建的模型，往往在实际应用环境中表现更佳，尤其是在噪声大或变化多的场景。这些模型的鲁棒性来自于其在初始训练阶段经历了多种情景。
成本效益高： 对于希望实现AI解决方案、但又不想在数据收集和标注上投入大量资金的组织来说，迁移学习尤其具有成本优势。
迁移学习的研究
迁移学习是一种机器学习方法，专注于将解决一个问题时获得的知识应用到另一个不同但相关的问题上。当目标领域数据稀缺时，这一方法尤为有效。以下是一些探讨迁移学习不同方面的代表性学术论文：
| 论文标题 | 作者 | 发表时间 | 摘要 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| Learning to Transfer | Ying Wei, Yu Zhang, Qiang Yang | 2017年8月18日 | 提出了学习迁移（L2T）框架，可自动确定不同领域间最优的知识迁移方式。该方法涉及学习反射函数并针对新领域对其进行优化，L2T在性能上优于现有算法。 | 阅读更多 |
| A Comprehensive Survey on Transfer Learning | Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He | 2020年6月23日 | 对迁移学习技术及其应用进行了详尽综述，总结了机制和策略，回顾了40多种方法。强调为具体应用选择合适模型的重要性。 | 阅读更多 |
| Transfer Learning for Portfolio Optimization | Haoyang Cao, Haotian Gu, Xin Guo, Mathieu Rosenbaum | 2023年7月25日 | 探讨了迁移学习在金融投资组合优化中的应用，提出了“迁移风险”概念，并展示了迁移学习技术如何提升金融决策。 | 阅读更多 |
常见问题
- 什么是迁移学习？
迁移学习是一种机器学习技术，将在一个任务上训练好的模型复用或适配到另一个不同但相关的任务上，尤其在新任务数据有限时，有助于提升效率和性能。
- 迁移学习有哪些优势？
优势包括提升效率、缩短训练时间和降低计算资源消耗、在较少数据下实现更优表现、节约成本，以及让更多人有机会使用先进的机器学习能力。
- 迁移学习在实际中如何工作？
通常会选用基于大量数据集训练的预训练模型，将其适配或微调到新的相关问题上。这样模型能够利用已学到的特征和模式，减少新任务所需的数据与训练。
- 迁移学习常用于哪些领域？
迁移学习广泛应用于图像识别、自然语言处理，以及难以获取大量标注数据的领域，如医疗、金融和某些特定科学任务。