姓名：陈婷

学号：19021210968

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【嵌牛导读】迁移学习是深度学习中一个比较新的概念，这里主要介绍了什么是迁移学习，迁移学习的分类，迁移学习的

【嵌牛鼻子】深度学习 模型迁移 迁移学习 

【嵌牛提问】 我们为什么需要迁移学习？

【嵌牛正文】

一. 了解迁移学习

迁移学习（Transfer Learning）目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。

           > The ability of a system to recognize and apply knowledge and skills learned in previous tasks to novel tasks。

入门推荐一篇公认的比较好的 【Survey】：A Survey on Transfer Learning，Sinno JialinPan, Qiang Yang，IEEE Trans

另外，戴文渊的硕士学位论文也可以看一下：基于实例和特征的迁移学习算法研究

       Survey 作者归纳了 Transfer Learning 相关的知识域，有必要了解一下这些名词：

● Learning学习 - learning to learn

● 终身学习 - life-long learning

● 知识转移 - knowledge transfer

● 归纳迁移 - inductive transfer

● 多任务学习 - multi-task learning

● 知识的巩固 - knowledge consolidation

● 上下文相关学习 - context sensitive learning

● 基于知识的归纳偏差 - knowledge-based inductive bias

● 元学习 - meta learning

● 增量学习 - and incremental/cumulative learning

另外，进展及 Open Source Toolkit 可以参考：http://www.cse.ust.hk/TL/index.html

二. 迁移学习分类

迁移学习（Transfer Learning）根据 领域 和 任务的相似性，可以这样划分：

        我们根据 源Domain和目前Domain 之间的关系，源Task 和 目标Task之间的关系，以及任务方法更详细的整理为下表：

  典型方法：TrAdaBoost基于特征的迁移学习

  找到 “好”特征 来减少源Domain和目标Domain之间的不同，能够降低分类、回归误差。

  典型方法：Self-taught learning，multi-task structure learning基于参数的迁移学习发现源Domain和目标Domain之间的共享参数或先验关系。

 典型方法：Learning to learn，Regularized multi-task learning

基于相关性的迁移学习建立源Domain和目标Domain之间的相关知识映射。

典型方法：Mapping 方法

       迁移学习方法虽然在学术有很多研究工作，实际上在应用领域并不算成熟，这本身就是一个很大的命题，关于迁移学习的条件 和 本质也并未形成一套正统的体系来引领研究方向，更多的也是在实验摸索。

       迁移学习 目前面临如下几个问题：

1. 哪种情况适合做迁移学习？ - What

    这里先给个自己的理解：

        分类和回归问题是比较适合做迁移学习的场景，有标签的源数据是最好的辅助。

2. 该选择哪种方法？ - Which

    简单而行之有效的方法是首选，领域在快速发展，也不必拘泥算法本身，改善结果才是硬道理。

3. 如何避免负迁移？ - How

    迁移学习的目标是改善目标域的 Task效果，这里面 负迁移（Negative Transfer）是很多研究者面临的一个问题，如何得到行之有效的改进，避免负迁移是需要大家去评估和权衡的。

三. 经典算法 TrAdaBoost

TrAdaBoost 算法是基于 样本迁移的 开山之作，由戴文渊提出，有着足够的影响力放在第一位来进行讲解。

论文下载：Boosting for Transfer Learning

       算法的基本思想是 从源 Domain 数据中 筛选有效数据，过滤掉与目标 Domain 不match的数据，通过 Boosting方法建立一种权重调整机制，增加有效数据权重，降低无效数据权重，下图是 TrAdaBoost 算法的示意图（截图来自于  庄福振 - 迁移学习研究进展）：

       TrAdaBoost 算法比较简单，用一句话概括就是 从过期数据里面 找出和目标数据最接近的样本数据。

       来看 TrAdaBoost 的算法步骤：

       这里需要说明的一点就是 权重的更新方式，对于辅助样本来讲，预测值和标签越接近，权重越大；而对于目标数据则是相反，预测值和标签差异越大，权重越大。这种策略狠容易理解，我们想找到辅助样本中 和 目标数据分布最接近的样本，同时放大目标样本Loss的影响，那么理想的结果就是：

       目标样本预测值与标签尽量匹配（不放过一个没匹配好的数据），辅助样本在前面的基础上筛选出最 match（权重大的） 的部分。

       作者在后面给出了理论证明，这里有两个公式（来证明算法收敛）：

        因篇幅问题，这里就不再展开了（和作者说的一样），有兴趣可以参考原Paper，看下实验结果：

实验发现，当 同分布数据（目标数据）占比当低于0.1时，算法效果明显，当比例超过 0.1时，TrBoost 退化为 SVM 的效果。

       这又是一个显而易见的结论，我们认为大于0.1时，仅仅依靠 目前数据就足够完成样本训练，这种情况下，辅助样本的贡献可以忽略。

       另外，当 目标数据 和 辅助数据 差别比较大时，该方法是不 Work的，印证了最初的假设，这里不再展开证明。

最后，给出网友提供的C代码：【下载地址】

四. 多任务学习

       多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）是一种同时学习多个任务的机器学习方法，该方法由来已久，和深度学习没什么关系。

       如果非要把它 和深度学习加上一个 link，我们可以这样来表示：

       input1 -> Hidden1-> H1-> Out1                          input1                                       -> Out1

       input2 -> Hidden2-> H2-> Out2         ==>          input2 -> Hidden123 -> H123   -> Out2

       input3 -> Hidden3-> H3-> Out3                         input3                                        -> Out3

       也比较好理解，相当于把多个 Task网络进行合并，同时训练多个任务，这种情况并不鲜见，比如以下2个方向：

1）目标检测 － 复合多任务

    目标检测是 分类问题＋回归问题的组合，这是一个典型的 Multi-Task，比如:

        Detection＝Classification＋Location

        Mask RCNN = Classification＋Location＋Segmentation

    检测问题前面描述的比较多了，这里就不再贴图了。

2）特征提取 

    多任务特征提取，多个输出，这一类问题代表就是 数据结构化，特征识别。

    下图是港中文 汤晓鸥组发表的TCDCN（Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning），很多讲 Multi－Task的软文都拿出来说，我们也借用一下。

    在这里 Multi-Task 被同时用作 人脸关键点定位、姿态估计和属性预测（比如性别、年龄、人种、微笑？戴眼镜？）

       多任务学习适用于这样的情况：

1）多个任务之间存在关联，比如行人和车辆检测，对于深度网络也可以理解为有部分共同的网络结构；

2）每个独立任务的训练数据比较少，单独训练无法有效收敛；

3）多个任务之间存在相关性信息，单独训练时无法有效挖掘；

可以看一下这篇 Tutorial：www.public.asu.edu/~jye02/Software/MALSAR/MTL-SDM12.pdf

       关于多任务学习的应用，比如 分类任务下的二级分类，人脸识别等，大家可以更进一步了解。