什么是迁移学习？

迁移学习可以帮助将在某个领域训练的模型迁移到另一个相似但不同的领域。比如，将训练好的产品评论情感分析模型迁移到电影评论领域，利用两个领域在结构和语言使用上的相似性，快速适应新领域。这种跨领域迁移可以大大节省训练新模型的时间和资源。

对于一些专业领域如医疗影像分析、环境监测、人脸识别等，通过迁移学习可以在有限的数据集上快速开发出定制化的机器学习模型。企业和组织无需从头训练模型，而是利用现有的通用预训练模型作为基础，大幅降低了开发定制模型的门槛。

迁移学习可以提高模型在多样化和复杂环境下的鲁棒性和性能表现。通过迁移学习训练的模型，在初始阶段就接触到了大量多样化的数据，因此能更好地处理现实世界中的噪音和变化。

1976 年，Bozinovski 和 Fulgosi 发表了一篇论文，提出了迁移学习在神经网络训练中的数学和几何模型。1981 年，一份报告考虑了将迁移学习应用于计算机终端字母图像数据集，实验证明了正迁移和负迁移学习。

到 20 世纪 90 年代后期，该领域取得了重大进展。1992 年，Lorien Pratt 提出了基于可区分性的迁移（DBT）算法。到 1998 年，该领域已扩展到包括多任务学习，并建立了更正式的理论基础。这一时期影响深远的出版物包括 1998 年出版的 "学习学习" 一书。

在 2000 年代和 2010 年代，迁移学习继续是一个活跃的研究领域。2016 年，Andrew Ng 在一次教程中表示，在监督学习之后，迁移学习将成为机器学习商业成功的下一个主要驱动力。

现阶段，迁移学习已应用于各种领域，包括癌症亚型发现、建筑利用、通用游戏、文本分类、数字识别、医学成像和垃圾邮件过滤等。