导读：现在迁移学习大热，它红，是有它的道理的。什么是迁移学习？本文用最通俗易懂的语言为你讲解。

作者：木羊同学

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

迁移学习现在是很热的一个前沿研究方向。

当然，无论什么时候，很热的研究方向总是有几个的，不过，就我的观察，一个前沿研究方向能够乘风破浪真正热起来，除了必不可少的玄学影响，总的来说有两个大的因素，一个因素是奇思妙想，创造了一个全新的脑洞，大家虽然不知道这个脑洞最终通不通，通向哪里，但实在太有趣了都忍不住钻进去看看，也就是被做研究的趣味性所吸引。

另一个因素看起来就务实很多了，直指一个痛点问题。一套新的理论推出来，大家可能首先被它表现出来的能力，以及可被挖掘的潜力所折服，想象的空间很大，纷纷不吝溢美之词——这是这套理论的高光时刻。

但时间会改变一切。随着研究和实践的深入，理论的局限性也逐渐浮出水面，这应该说是每套理论的必然宿命，现实就像一个热衷于乱涂乱画的熊孩子，再优美的理论放到了现实面前，总免不了被添上糟心的几笔。

很快，这就成了这套优美理论身上的一块极不协调的丑陋伤疤，这就是痛点问题。每次研究到这，大家都会忍不住发弹幕来吐槽。但时间会改变一切，吐槽声会慢慢稀落下来，大家开始逐渐接受这个痛点问题也是理论体系的一部分，爱她就要爱她的全部。

当然，这不是故事的全部。做研究毕竟是比单纯吐槽得要多一点的思考。对一个问题吐槽的人越多，往往意味着，想解决这个问题人就越多。这个痛点问题的价值也就自然水涨船高，受关注度就越高，从而又进一步吸引更多的人来思考研究，形成一种良性循环。

01 机器学习之“痛”

现在迁移学习大热，说起来也有一定的“天选”原因，上述的两种因素，它都能扯得上关系。它红，是有它的道理的。

首先，迁移学习直指一个痛点问题，即机器学习的痛点问题。机器学习有一个人尽皆知的痛点问题，不过可能太痛了，痛得人尽皆知了，以至于很多人都忘了这货居然是一个货真价实的痛点问题。

什么问题呢？打标签数据不足的问题。

我们说机器学习技术，甚至范围更大一点，说人工智能技术，一直在讲一个美好的童话。现在是互联网时代，互联网时代什么多呢？风口多，数据更多。多到什么程度呢？非常非常的多，说是恒河沙数都太保守了，唯有占据这个蓝色星球71%的那个蓝色玩意，对，海洋，才可以相提并论。

互联网有海量数据，那怎么挖掘其中的风口呢？人肯定是看不过来了，996也看不过来，怎办呢？让机器帮帮忙吧，机器不眠不休，天生就爱处理数据，不正好擅长做这个嘛。这一帮好家伙，把人工智能自己也帮成了下一个风口。

听起来确实很美好，实际怎样呢？

“你哭着对我说，童话里都是骗人的”——没错，人工智能技术，具体来说，是机器学习确实非常适合处理海量数据，可是，魔鬼藏在细节之处。使用机器学习模型，首先你得训练机器学习模型。训练机器学习模型需要数据，这里说的数据，不是随随便便什么数据都可以喔，机器学习可是一点也不随便的。

02 卡住机器学习脖子的人力瓶颈

我们知道，机器学习中用得最最最多的一类学习方式，叫有监督学习。听起来很怪异，其实很简单，我在《机器学习算法的数学原理和Python实现》中用一句话解释什么叫“有监督学习”：训练数据中给出参考答案叫有监督学习。

“给出参考答案”是有监督学习最最显眼的特征。所以，你要用有监督学习的方法训练模型，你得有数据，光有数据还不行，你还得给出参考答案，行话叫给数据打标签。你得把数据都先打好了标签，才能开始训练。

痛点问题就在这里。光是这么听，你好像也没什么感觉。可是你想一想，谁来完成数据打标签的工作呢？是机器吗？不是，是人，由人来给数据打标签。

这就导致出现了一个很尴尬的局面：你想用机器学习，是因为数据海量，人忙不过来，可是真要用机器学习，你首先还是得先找人来打标签。人的时间精力是有瓶颈的，所以对数据的处理能力也有瓶颈。你选择使用机器学习，就是因为机器学习能够突破这种人的能力瓶颈。

可是现在，要用上机器学习，你照样还得先让人来处理数据，工作再一次被人的能力瓶颈所限制。

打标签数据不足，是机器学习最人尽皆知的痛点问题，这个问题非常严重，让机器学习陷入了一个非常狼狈的境地：你说数据是机器学习的燃料？那好，现在到处塞满的都是数据，就等着你来处理，可是偏偏你就没办法处理。

这个狼狈境地非常类似海难幸存者，自己非常口渴，而举目四望周围就是取之不尽的海水，偏偏自己一滴也喝不下去。最后造成的结果是，大家绕了一个大圈，最根本的问题还是没有很好地解决，人的瓶颈再次成了机器学习的瓶颈。

看起来，不论是互联网时代、大数据时代还是人工智能时代，最终还是没能逃脱人的时间精力有限的魔咒。最近渐渐有一些声音，说机器学习、人工智能技术已经泡沫化了，未来发展前景暗淡，这也是其中一种重要的论据。

03 标签数据不足的解渴之道

那业界主流是什么态度呢？简单——有条件要上，没条件创造条件也要上，你说打标签的样本少，数据集小模型学不了？那我就偏搞小样本学习。

这不是说气话，业界真的有一种研究方向就叫小样本学习，而且已经成了学术界和工业界一致关注的高价值问题，每年都有成吨的论文从不同方向朝着这个问题砸上去。其中知名度比较高的有三个：

• 第一个是从标签信息传播角度下手，想把未打标签数据也用起来的半监督学习；

• 第二个是从提高打标签工作价值的角度下功夫，让机器自己举手提问的主动学习；

• 第三个是排在最后只是因为谦虚，其实效果很不错的迁移学习。这也是本文的主角。

什么是迁移学习呢？

迁移学习的根本目的，前面我们已经一再说过了，是为了应对机器学习需要大量打标签数据，而实际场景中打标签数据往往十分缺乏的问题，也即行话所说的小样本学习。这一题是有多解的，那迁移学习的解题思路是什么呢？

由于迁移学习尚属比较前沿的研究领域，我想首先给出权威的书面定义，让大家在脑海里对迁移学习建立一个比较准确的概念，当然，书面定义总会比较有“嚼劲”，不过不要紧，随后我会根据自己的理解嚼碎了来解释。

在迁移学习领域，杨强教授可以说是无人不知的泰斗。根据杨教授专门介绍迁移学习的新书《迁移学习》给出的迁移学习的定义（定义1.1）：

给定源域Ds和学习任务Ts、目标域Dt和学习任务Tt，迁移学习是获取源域Ds和学习任务Ts中的知识以帮助提升目标域的预测函数的学习。

这段定义给我的感觉，很像早前网上对周董rap的评价：你要是知道他想说什么，你会发现他每一个字都咬得无比精准，但你要不知道他想说什么，你再怎么听都觉得他不知所云。如果你看完了上面的定义，产生的是第二种感觉，不要紧，待我细细说来，保证也让你体会到定义的“无比精准”。

理解迁移学习的关键，就在“迁移”二字上面。迁移有个“搬”的动作，从A地搬到B地，就叫迁移。所以，想要迁移，首先你得有两个“地址”，源地址和目标地址。这就是定义中说的源域和目标域，这也是迁移学习和很多其它方法，譬如前面提到的半监督学习重要的区别之处。把“知识”从源域“搬到”目标域，这就是所谓迁移学习。

04 为什么要“迁移”

可是等等，我们不是在聊“打标签数据”，研究“小样本学习”吗？怎么搞出了两个地址？这和打标签又有什么关系？

这就聊到了迁移学习的基本思想。以下是我个人的理解：

迁移学习最本初的出发点，我觉得更像是从经济学获得的灵感。现代经济学对我们的世界有一个最基本的假设：资源的分布是不均衡的。

迁移学习显然认同这个假设，如果我们把“打标签的数据”看作是一种资源，那么在迁移学习看来，这类资源在不同的领域是有不同的分布的。也就是说，在有一些领域，已经打了标签的数据会比较多，而另一些领域，打了标签的数据则要少得多。

这个假设是理解迁移学习的一把钥匙。这个假设乍看简单粗暴毫无道理，细想其实非常符合现实。在现实生活中，主流和小众就像光和影一样相伴相生，数据集也不例外，虽然已经打了标签的数据在总体上来说非常稀缺，但具体到各个领域还是有明显的“贫富”差距。

这个差距要怎样运用于解决打标签数据不足的问题呢？你可能已经猜到了，没错，就是“迁移”！

05 照猫画虎：迁移学习的核心奥义

既然有一些领域的打标签数据比较充分，足够让我们的机器学习模型学习，那么，只要我们能够把模型在这些领域学习到的知识“搬”出来，搬到缺乏打标签数据的领域，因为有了基础知识做底子，在新领域训练所需的打标签数据也就大大减少，虽然这个领域打标签数据的数量仍然很少，但因为需求降下来了，也就足够让模型正常运转起来。你看，这不就找到一种解决打标签数据不足的方案了吗？

没错，迁移学习就是这么认为的，我们有句俗语，叫“照猫画虎”，这大家都听过，这照猫画虎就是迁移学习。

你仔细想想，照猫画虎首先是因为什么呀？因为老虎的样本太少，满大街都不太好找，属于典型的“小样本”。而猫就好找多了，更别说现在还能云养猫，样本集的“贫富”悬殊，十分符合我们上面的描述。

06 迁移学习的三个灵魂之问

但是，还有隐藏的一个重要因素。

《迁移学习》提醒我们，在设计一个迁移学习算法时，一定别忘了考虑三个主要问题，第一个就是“何时迁移”问题。何时迁移，也就是要关注什么情况下才能通过迁移学习提高模型的学习性能。

迁移学习并不是包治百病的神药，在部分情况下，譬如说“照鹿画虎”，或者“照猴画虎”，源域与目标域彼此并不相关，使用迁移学习反而可能造成学习性能下降，术语称为“负迁移”，这是迁移学习所需要努力避免的，应该放在首要位置考虑。

那还有两个问题是什么呢？

第二个问题是迁移什么？前面我们说迁移学习就是给知识搬家，可这里“知识”指的是什么呢？不同的场景不同，不可一概而论，因此，划定“知识”的范畴是迁移学习的第二项重要工作。

第三个问题是如何迁移，这就要具体到迁移学习的算法了。《迁移学习》归纳出四类算法，分别是基于样本的算法、基于特征的算法、基于模型的算法和基于关系的算法。这也是迁移学习的核心内容，有很多知识点，书里专门分了4章来进行介绍。

迁移学习就介绍到这里。当然了，作为时下热门的研究方向，迁移学习的玩法还有很多，譬如说异构迁移学习。异构，指的是源域和目标域有着不同模态，也就是说照猫画虎已经算不得什么了，现在我们要照狗（的图片）来学猫叫，而《迁移学习》这本书不仅权威，而且是迁移学习的玩法大全。

07 迁移学习，还能学些什么

最后，我想分享个人对迁移学习的一个看法：迁移学习正在努力回答那个我们熟视无睹的本质问题，究竟什么是“学习”？

这不是一个很好回答的问题。机器学习现在大放异彩，解决了很多问题，提升了很多效率，这点有很多事实依据。

但是，从学术的角度看，机器学习模型的可用性和可解释性，并不是一对线性关系，简单来说，就是“我知道它很好用，但我并不知道它为什么能够这么好用。”机器学习机器学习，既然叫“学习”，自然得有“知识”，但机器学习学到的究竟是个什么“知识”呢？

有人不以为然，认为机器学习就是一种统计学工具，所谓的知识，无非就是概率分布，拒绝继续深入。更多的人，则故意忘掉了这个难缠的问题，选择实用至上。

而在迁移学习这里，我看到了大家重新拾起那个看似简单的问题，尝试用形式化的语言，来描述和操纵我们熟悉又陌生的抽象名词，“知识”。我推荐大家可以通过《迁移学习》这本书，从迁移学习这个前沿方向切入，了解业内对机器学习的“知识”的各种思考。

关于作者：莫凡，网名木羊同学。娱乐向机器学习解说选手，《机器学习算法的数学解析与Python实现》作者，前沿技术发展观潮者，擅长高冷技术的“白菜化”解说，微信公众号“睡前机器学习”，个人知乎号“木羊”。

延伸阅读《迁移学习》

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转载请联系微信：DoctorData

推荐语：杨强教授领衔撰写，迁移学习“开山之作”，解决人工智能的“最后一公里”问题。张钹院士作序，邓力、高文、李开复、周志华（按姓氏拼音排序）联袂推荐。

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