所有著名的机器学习算法构成了受监督和半监督的学习工作,只有在一个共同的假设下:培训和测试数据遵循相同的分布。当分布变化时,大多数统计模型必须从新收集的数据中重建,对于某些应用程序,这些数据可能是昂贵或无法获得的。因此,有必要开发方法,以减少在相关领域中可用的数据并在相似领域中进一步使用这些数据,从而减少需求和努力获得新的标签样品。这引起了一个新的机器学习框架,称为转移学习:一种受人类在跨任务中推断知识以更有效学习的知识能力的学习环境。尽管有大量不同的转移学习方案,但本调查的主要目的是在特定的,可以说是最受欢迎的转移学习中最受欢迎的次级领域,概述最先进的理论结果,称为域适应。在此子场中,假定数据分布在整个培训和测试数据中发生变化,而学习任务保持不变。我们提供了与域适应性问题有关的现有结果的首次最新描述,该结果涵盖了基于不同统计学习框架的学习界限。
translated by 谷歌翻译