迁移学习，DomainAdaption 笔记

迁移学习与域适应

迁移学习
- 基本问题主要有3个：
- 基本定义
- 分类
- - 按特征空间分类
  - 按迁移情景分类
  - 按迁移方法分类
  - - 基于样本的迁移 (Instance based TL)：通过权重重用源域和目标域的样例进行迁移
    - - idea: 精细分类
    - 基于特征的迁移 (Feature based TL)：将源域和目标域的特征变换到相同空间
    - 基于模型的迁移 (Parameter based TL)：利用源域和目标域的参数共享模型
    - 基于关系的迁移 (Relation based TL)：利用源域中的逻辑网络关系进行迁移
    - 分类图
区分迁移学习，fine-tuning, 域适应，协方差漂移，深度网络自适应，GAN在迁移学习中应用
Do

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