【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？
文章目录
- 【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？
- 1. 背景介绍
- 2. 理论基础
- 2.1 分布差异（Domain Shift）
- 2.2 迁移学习理论（Transfer Learning Theory）
- 2.3 领域不变特征（Domain-invariant Features）
- 3. 域适应的常用方法
- 3.1 基于实例重加权的方法（Instance-based Methods）
- 3.2 基于特征变换的方法（Feature-based Methods）
- 3.3 基于对抗学习的方法（Adversarial-based Methods）
- 3.4 基于重构的方法（Reconstruction-based Methods）
- 3.5 联合训练方法（Joint Training Methods）
- 4. 域适应的应用场景
- 5. 总结
1. 背景介绍
迁移学习是一类旨在将一个领域（source domain）的知识应用到另一个领域（target domain）的机器学习方法。迁移学习的兴起源于这样一个现实问题：在许多应用场景中，收集大规模标注数据代价高昂或不可行，而在不同但相关的领域却可能已经有大量的标注数据可供使用。通过迁移学习，我们可以利用源领域中已有的丰富数据来改善目标领域中的模型性能。
域适应（Domain Adaptation）是迁移学习中的一个重要分支，其目标是在源领域和目标领域的分布存在差异的情况下，将源领域的知识迁移到目标领域。域适应的主要挑战在于源领域和目标领域的分布差异（即域偏移），即源领域和目标领域的特征分布、标签分布或数据生成过程存在差异。如何在这种差异下有效迁移知识是其核心问题。
2. 理论基础
域适应的理论基础可以从以下几个方面理解：
2.1 分布差异（Domain Shift）
域适应的关键挑战是源领域和目标领域的分布不同。具体来说，源领域和目标领域的数据分布可能在特征空间（feature space）和标注空间（label space）上均存在差异。常见的分布差异包括：
- 边缘分布差异：源领域和目标领域的输入特征分布不同，即
P ( X s ) ≠ P ( X ) t P(X_s)≠P(X)_t P(Xs)