迁移学习与领域自适应
迁移学习基础
迁移学习允许模型将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。这显著减少了在新任务上的学习时间，并提高了样本效率。迁移学习的核心挑战是理解源任务和目标任务之间的关系。
负迁移问题
并非所有的迁移都是有用的。负迁移发生在源任务的知识对目标任务造成干扰时，可能导致性能反而下降。我们需要开发度量标准来评估迁移的效度。
领域自适应技术
当模型部署到与训练环境稍有不同的真实环境中时，需要领域自适应技术：
- 在目标领域的小数据集上进行微调
- 使用领域自适应损失函数
- 基于不确定性估计的动态策略
- 元学习方法，学习快速适应新任务
元学习框架
元学习，也称为"学会学习"，通过在大量相关任务的训练环境中训练，使模型能够快速适应新任务：
- MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
- Reptile 基于梯度的元学习算法
- 上下文带强化学习
- 基于优化器的元学习方法
实际应用场景
迁移学习和领域自适应在以下场景中至关重要：
- 机器人从仿真环境迁移到真实世界
- 自然语言处理从通用领域迁移到专业领域
- 自动驾驶从训练城市迁移到新城市
- 推荐系统从流行物品迁移到新物品