遷移學習不是機器學習的乙個模型或技術，它是機器學習中的一種「設計方**」，還有一些其他的設方**，比如說主動學習。
在後續的文章中，作者將解釋如何結合主動學習與遷移學習來最優地利用現有(或者新的)資料。
從廣義上說，在利用外部資訊來提高效能或泛化能力時，可以使用遷移學習來實現一些機器學習的應用。
▌遷移學習的定義
遷移學習的總體思路是：對於帶大量標籤資料及可用引數設定的源任務，遷移已學習的知識，處理帶少量標籤的目標任務。因為標記資料的成本是昂貴的，最佳地利用現有資料集來解決目標任務是關鍵。
在傳統的機器學習模型中，主要目標是將訓練資料中學習到的模式，推廣到未知的資料。
通過遷移學習，你可以嘗試從已經學習的任務模式開始，啟動這個泛化過程。本質上，這不是從無到有地(通常是隨機初始化的)開始學習過程，而是在學會了其他任務模式的基礎上開始學習新任務。
能夠從影象中區分線條和形狀(左)，這些特徵能夠更容易確定圖中是否是「汽車」。可以運用遷移學習來學習其他計算機視覺模型中的模式，而不必從影象的原始畫素值開始。
存在不同的方法來表示自然語言中的單詞(詞嵌入像左、右側的詞表示)。借助詞嵌入演算法，機器學習模型就可以利用不同單詞之間存在的關係。
知識和模式的遷移在各種領域都是有可能實現的。這篇文章將通過幾個不同領域的例子來說明遷移學習是如何工作的。我們的目標是鼓勵資料科學家在機器學習專案中使用遷移學習，並讓他們意識到這種方法的優缺點。
對於遷移學習的理解，以下這三個方面是我認為資料科學家都應具備的關鍵技能：
在任何一種學習模式中，遷移學習的應用都是至關重要的。為了獲得成功，人類不可能學習到每乙個任務或問題。每個人都會遇到從未遇到過的情況，但我們仍然希望以特殊的方式解決問題。從大量的經驗中學習，並將「知識」轉移到新環境中的能力正是遷移學習的關鍵所在。從這個角度來看，遷移學習和泛化能力在概念層面上是非常相似的。它們的主要區別在於遷移學習經常被用於「跨任務遷移知識，而不是在乙個特定的任務中進行概括」。因此，遷移學習與所有機器學習模型所必需的泛化能力概念有著內在聯絡。
對於小資料量情況下深度學習技術，應用遷移學習是取得成功的關鍵。在實際研究中，深度學習幾乎是無處不在，但是對於很多現實生活場景來說，通常都沒有數百萬個帶標籤的資料來訓練模型。而深度學習技術需要大量的資料來調整神經網路中的數百萬個引數，特別是在監督式學習的情況下。這就意味著你需要大量帶標籤資料來訓練模型，而標註資料則需要昂貴的人工成本。標記影象聽起來很平常的，但是在諸如自然語言處理(nlp)任務中，需要專家知識才能建立大型標記資料集。例如，penn
treebank是乙個詞性標註語料庫，至今已有7年的歷史了，它需要與多位語言學專家的密切合作才能完成。為保證小資料量上的神經網路能夠正常執行，遷移學習是一種可行的方法。而其他可行的選擇正朝著更多概率啟發的模式發展，這些模式通常更適合處理有限的小資料集。
遷移學習有著顯著的優點和缺點。了解這些缺點對於機器學習應用程式的成功是至關重要。知識遷移只有在「適當」的情況下才有可能。這種情況下，確切地定義「適當」的概念是不容易的，需要點經驗知識來幫助確定。例如，你不應該相信乙個在玩具車裡開車的孩子能夠開上法拉利。遷移學習的原理也是一樣的：雖然它很難被量化，但遷移學習也是有上限的，也就是說它不是乙個適合所有問題的解決方案。
▌遷移學習的一般概念
遷移學習的要求
正如它的名字，遷移學習需要將知識從乙個領域遷移到另乙個領域的能力。通常，遷移學習可以在高層級上進行解釋。例如，自然語言處理任務中的體系結構可以在序列**問題中重複使用，因為很多自然語言處理問題本質上都可以歸結為序列**問題。遷移學習也可以在低層級上進行解釋，例如在實際中你經常會重複使用不同模型中的引數(跳過片語，連續詞袋等)。遷移學習的要求，一方面是針對具體的問題而定，另一方面則是由具體的模型決定。接下來的兩節將分別討論遷移學習在高層級和低層級的應用方法。儘管在文獻中通常會用不同的名字來闡述這些概念，但是遷移學習的總體概念仍然存在。
多工學習
在多工學習中，你可以同時在不同的任務上訓練模型，通常這些都是深度學習模型，因為它們可以靈活地進行調整。
網路體系結構是這樣調整的：第一層跨越不同的任務使用，隨後為不同的任務指定特定的任務層和輸出。總體的思路是，通過對不同任務的網路進行訓練，網路將更好地推廣，因為模型需要在相似的「知識」或「處理」任務上表現良好。
例如，自然語言處理任務的最終目標是執行實體識別的模型，而不是在實體識別任務純粹地訓練模型。你還用它來處理一部分語音分類，詞語聯想等任務......因此，模型將從不用的結構、不同的任務和不同的資料集的學習中獲益。如果你想學習更多關於多工學習的內容，強烈建議你閱讀sebastian
ruder的關於多工學習的博文(
▌特徵提取
深度學習模型的一大優點是能夠「自動化」地提取特徵。基於標記的資料和反向傳播法則，網路能夠捕捉到對任務有用的特徵。例如，對於影象分類任務，網路會計算出輸入的哪一部分是重要的。這意味著手動定義的特徵是很抽象的，而深度神經網路學習到的特徵可以在其他問題中重複地使用。因為網路所提取的特徵型別，常常對其他問題也是有用。本質上，你可以使用網路的第一層來確定有用的特徵，但是你不能在其他任務上使用網路的輸出，因為這些輸出是針對特定任務的。
考慮到深度學習系統強大的特徵提取能力，如何重複使用現有網路來執行其他任務的特徵提取?
這裡有乙個方法，可以將新的資料樣本饋送到網路中，並將網路中的乙個中間層作為輸出。這個中間層可以被設定為乙個固定的長度，來表示原始資料的輸出。特別地，在計算機視覺領域使用影象特徵，饋送到預訓練好的網路(例如，vgg或alexnet)，並在新的資料表示上使用不同的機器學習方法。提取中間層作為影象的表示能夠顯著地減少了原始資料大小，以便它們更適合於傳統的機器學習技術(例如，對於乙個128×128的小影象：大小為128x128=16384畫素，邏輯回歸演算法或支援向量機通常有更好的演算法效能)。
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