深度迁移学习算法的实现与比较文献综述

文献综述（或调研报告）：

随着社会发展的信息化和网络化，人们在日常生活和工作中无时无刻不在获取信息，分析信息，并以此作为决策的依据。在一定程度上，信息的拥有量已经成为决定和制约人类社会发展的重要因素。想要高效、准确地寻找到所需的信息，信息分类是必不可少的第一步。通过分类，信息可以得到有效的组织管理。有利于快速、准确地定位信息。分类学习问题，是机器学习中一种重要的学习方法，目前已经得到广泛的研究与发展。

迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。放到我们人工智能和机器学习的学科里讲，迁移学习是一种学习的思想和模式。

我们都对机器学习有了基本的了解。机器学习是人工智能的一大类重要方法，也是目前发展最迅速、效果最显著的方法。机器学习解决的是让机器自主地从数据中获取知识，从而应用于新的问题中。迁移学习作为机器学习的一个重要分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。

迁移学习的核心问题是，找到新问题和原问题之间的相似性，才可以顺利地实现知识的迁移。比如在我们一开始说的天气问题中，那些北半球的天气之所以相似，是因为它们的地理位置相似；而南北半球的天气之所以有差异，也是因为地理位置有根本不同。

其实我们人类对于迁移学习这种能力，是与生俱来的。比如，我们如果已经会打乒乓球，就可以类比着学习打网球。再比如，我们如果已经会下中国象棋，就可以类比着下国际象棋。因为这些活动之间，往往有着极高的相似性。生活中常用的“举一反三”、“照猫画虎”就很好地体现了迁移学习的思想。

回到我们的问题中来。我们用更加学术更加机器学习的语言来对迁移学习下一个定义。迁移学习，是指利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程[1]。

了解了迁移学习的概念之后，紧接着还有一个非常重要的问题：迁移学习的目的是什么? 或者说，为什么要用迁移学习?

我们把原因概括为以下四个方面:

1. 大数据与少标注之间的矛盾

我们正处在一个大数据时代，每天每时，社交网络、智能交通、视频监控、行业物流等，都产生着海量的图像、文本、语音等各类数据。数据的增多，使得机器学习和深度学习模型可以依赖于海量的数据，持续不断地训练和更新相应的模型，使得模型的性能越来越好，越来越适合特定场景的应用。然而，这些大数据带来了严重的问题：总是缺乏完善的数据标注。