迁移学习算法研究-庄福振New
迁移学习的分类方法二
– Task (任务)：由目标函数和学习结果组成，是学习的结果
• 迁移学习的形式化定义
– 条件：给定一个源域 和源域上的学习任务 ，目标域 和目标域上的学习任务
– 目标：利用 和 学习在目标域上的预测函数 。
– 限制条件：
或
• 应用领域
迁移学习
二
迁移学习的分类方法
• 按迁移情境 • 按特征空间 • 按迁移方法
– domain adaptation; cross-domain learning – 问题定义：有标签的源域和无标签的目标域共享相同的特征
和类别，但是特征分布不同，如何利用源域标定目标域
• 域适配问题：
– 基于特征的迁移方法：
• Transfer component analysis [Pan, TKDE-11] • Geodesic flow kernel [Duan, CVPR-12] • Transfer kernel learning [Long, TKDE-15] • TransEMDT [Zhao, IJCAI-11]
• 迁移成分分析 (TCA, transfer component analysis) [Pan, TKDE-11]
– 将源域和目标域变换到相同空间，最小化它们的距离
• 迁移成分分析：
– 优化目标：
– Maximum mean discrepancy (MMD)
• GFK (geodesic flow kernel) [Duan, CVPR-12]
• TrAdaBoost [Dai, ICML-07]
– 利用Boost的技术过滤掉多个源域中与目标域不相似的样本 ，然后进行实例迁移学习
• MsTL-MvAdaboost [Xu, ICONIP-12]
对抗学习中的迁移学习方法研究
对抗学习中的迁移学习方法研究引言迁移学习是人工智能领域的一个重要研究方向，它的目标是将在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务上。
而在对抗学习中的迁移学习方法研究更是将迁移学习与对抗学习结合，以增强机器学习算法的性能。
本文将介绍对抗学习中的迁移学习方法的研究进展，并探讨一些研究领域，以及未来的发展方向。
一、迁移学习概述迁移学习是指在一个任务上学习到的知识能够对另一个任务产生积极的影响。
它的核心思想是通过利用已有任务的知识来帮助新的任务学习。
迁移学习可以分为同类任务迁移和跨领域迁移两类。
同类任务迁移是指在相似的任务之间进行知识迁移，而跨领域迁移是指在不同领域的任务之间进行知识迁移。
在迁移学习中，有三种常见的知识迁移方式：参数迁移、表示迁移和实例迁移。
参数迁移是指将源任务的训练得到的模型参数直接应用在目标任务上，以加快目标任务的学习速度。
表示迁移是指将源任务的表示表示学习应用在目标任务上，以提取出更具有判别性的特征。
实例迁移是指将源任务的标记样本和未标记样本应用在目标任务中，以增加目标任务的训练数据。
二、对抗学习概述对抗学习是一种通过两个或多个对手之间的对抗来改进机器学习算法的方法。
在对抗学习中，有两个关键的角色：生成器和判别器。
生成器负责生成样本数据以迷惑判别器，而判别器负责判断一个给定的样本是真实的还是生成的。
通过不断对抗的过程，生成器和判别器的能力都会不断提高。
在对抗学习中，生成对抗网络（GANs）是最常用的方法之一。
GANs由一个生成器和一个判别器组成。
生成器试图生成逼真的样本以愚弄判别器，而判别器则试图将生成器生成的样本与真实样本区分开来。
通过对抗的过程，生成器和判别器不断改进，最终生成逼真的样本。
三、对抗学习中的迁移学习方法在对抗学习中的迁移学习方法研究中，有几种常见的方法：领域自适应、生成对抗迁移学习和生成对抗网络的迁移。
1. 领域自适应领域自适应是一种跨领域迁移学习的方法，它的目标是将源领域的知识迁移到目标领域上。
迁移学习中的数据不平衡处理方法(四)
迁移学习中的数据不平衡处理方法迁移学习是指将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域的过程。
在实际应用中，迁移学习通常包括两个领域：源领域和目标领域。
源领域是指已经有标注的数据集，而目标领域是指需要预测的数据集。
在迁移学习中，数据不平衡是一个常见的问题，即不同类别的样本数量差异很大。
如何处理数据不平衡成为了迁移学习的一个重要挑战。
一种常见的处理数据不平衡的方法是过采样和欠采样。
过采样是指增加少数类别的样本数量，而欠采样是指减少多数类别的样本数量。
然而，在迁移学习中，过采样和欠采样可能会导致源领域和目标领域的数据分布发生改变，从而影响模型的泛化能力。
另一种处理数据不平衡的方法是使用集成学习。
集成学习是指将多个模型的预测结果进行组合，以提高整体的预测性能。
在迁移学习中，可以使用集成学习来整合源领域和目标领域的数据，以改善模型的性能。
例如，可以使用Bagging、Boosting等集成学习方法来提高模型的泛化能力。
除了过采样、欠采样和集成学习，还有一些其他的方法可以处理数据不平衡。
例如，可以使用核函数来对数据进行非线性映射，以使得不同类别的样本更加容易分离。
另外，可以使用生成对抗网络（GAN）来生成新的样本，以增加少数类别的样本数量。
此外，还可以使用迁移学习中的一些特定方法，如领域自适应、多任务学习等来处理数据不平衡。
总之，在迁移学习中，处理数据不平衡是一个重要的问题。
过采样、欠采样、集成学习以及其他一些方法都可以用来处理数据不平衡。
然而，在实际应用中，需要根据具体的情况选择适合的方法，并结合领域知识来进行处理。
希望未来能够有更多的研究来解决迁移学习中的数据不平衡问题，从而提高模型的性能和泛化能力。
《学习迁移》课件
相同要素说
总结词
强调学习内容之间的相似性
详细描述
相同要素说认为，学习迁移的发生是因为学习内容之间存在相似性，相似的学习 内容更容易产生迁移。
概括说
总结词
强调对学习内容的概括和归纳
详细描述
概括说认为，学习迁移的关键在于学生对学习内容的概括和归纳能力，通过对学习内容的概括和归纳，可以更好 地实现学习迁移。
THANKS
感谢观看
跨文化学习迁移的挑战与机遇
语言障碍
01
不同文化背景下的语言差异可能影响学习迁移的效果，需要采
Байду номын сангаас
取适当的翻译和解释措施。
文化差异
02
不同文化背景下的价值观、思维方式、行为习惯等方面的差异
可能影响学习迁移的效果，需要尊重和适应不同文化。
全球化机遇
03
随着全球化的加速发展，跨文化学习迁移的机会越来越多，有
人工智能技术能够提供个性化的学习资源和学习 路径，帮助学生更好地理解和应用知识，提高学 习迁移的效果。
在线学习与学习迁移
在线学习平台能够打破时间和空间的限制，提供 丰富的学习资源和便捷的学习方式，促进学习迁 移的发展。
虚拟现实与学习迁移
虚拟现实技术能够模拟真实情境，帮助学生更好 地理解和应用知识，提高学习迁移的效果。
奥苏贝尔的认知结构迁移理论
总结词
强调认知结构对学习迁移的影响
详细描述
奥苏贝尔的认知结构迁移理论认为，学生的认知结构对学习迁移具有重要影响，通过优化学生的认知 结构可以促进学习迁移的发生。
03
学习迁移的影响因素
相似性
目标任务与先前学习任务的相 似性影响学习迁移的效果。
相似性越高，学习者越容易将 先前所学的知识、技能应用于 新情境中，实现学习迁移。
迁移学习方法研究综述
迁移学习方法研究综述概述迁移学习是一项重要的研究领域，旨在利用在一个任务上学到的知识来改善在另一个相关任务上的性能。
相比于传统的机器学习方法，迁移学习可以充分利用不同任务之间的相似性，从而减少对大量标注数据的依赖，提高模型的泛化能力。
本综述将介绍目前主流的迁移学习方法，并分析其优缺点及应用领域。
I. 领域自适应方法（Domain Adaptation）领域自适应方法旨在解决源领域和目标领域之间的差异，从而提高迁移学习的效果。
主要方法包括如下几种：1. 基于实例的方法基于实例的方法通过选择和调整源领域中的样本，使其更适应于目标领域，从而实现知识的迁移。
比较常用的算法有：最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy，MMD）、核平均迁移（Kernel Mean Matching，KMM）等。
2. 基于特征的方法基于特征的方法通过映射源领域和目标领域的特征空间，使其更加一致，从而减小领域差异。
主要的方法包括：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）等。
3. 基于模型的方法基于模型的方法通过构建一个适应目标领域的模型，从而减小领域间的差异。
常用的方法有：领域对抗神经网络（Domain Adversarial Neural Networks，DANN）、条件变换网络（Conditional Transformation Networks，CTN）等。
II. 增量学习方法（Incremental Learning）增量学习方法旨在解决在源任务上学习到的知识如何迁移到目标任务上，并适应目标任务中新增的数据。
主要方法包括如下几种：1. 学习率衰减方法学习率衰减方法通过逐渐减小学习率，使新任务的权重得到更多的更新。
常用的方法有：弹性减少（Elastic Weight Consolidation，EWC）和增量正则化（Incremental Regularization，IR）等。
心理学第五章 学习的迁移
（四）同化性迁移、顺向迁移与重组 性迁移
v 同化性迁移是指不改变原有的认知结构，直 接将原有的认知经验应用到本质特征相同的 一类事物中去
v 顺应性迁移指将有认知经验应用于新情境中 时，需调整原有的经验或对新旧经验加以概 括，形成一种能包容新旧经验的更高一级的 认识结构，以适应外界的变化。
v 重组性迁移指重新组合原有认知系统中某些 构成要素或成分，调整各成分间的关系或建 立新的联系，从而应用于新情境。
v 以安德森等人为代表，认为如果两种情境中 有产生式的交叉或重叠，则可以产生迁移。
v 以加特纳，吉克等人为代表，认为前后两种 情境中的结构特征、内在关系与联系等本质 特征是决定迁移的关键成分，而表面的特征 则无关紧要。
v 第二种观点强调外界环境与主体的的相互作 用对迁移的影响。
第三节 迁移与教学
一个典型例证
二、促进迁移的学
v （一）精选教材 v （二）合理编排教学内容 v （三）合理安排教学程序 v （四）教授学习策略，提高迁移意识
三、迁移的作用
v 首先，迁移对于提高解决问题的能力具有 直接的促进作用。
v 其次，迁移是习得的经验得以概括化、系 统化的有效途径，是能力与品德形成的关 键环节。
v 第三，迁移规律对于学习者、教育工作者 以及有关的培训人员具有重要的指导作用。
第二节 学习迁移的基本理论
v 一、早期的迁移理论 v 早期的迁移理论主要包括 v 形式训练说，相同要素说、经验类化说与
v 一、影响迁移的主要因素 v （一）相似性 v 相似性的大小主要是由两任务中含有的共
同成分决定的，较多的共同成分将产生较 大的相似性，并导致迁移的产生。
（二）原有认知结构
v 首先，学习者是否拥有相应的背景知识，这 是迁移产生的基本前提条件。
学习迁移理论
背景资料、人们学什么
记忆能力训练实证
记忆平均数字跨度的变化 资料来源：Ｅｒｉｃｓｓｏｎ１９８０
相同要素说(identical elements theory)
实验探究 教学隐喻 学说反思
背景资料、桑代克知觉预测（1901）
预测
估计127个 图形面积
训练
后测
训练判断90个平行四边形 测1、判断13个长方形 面积（10cm2～100cm2） 面积（成绩提高）
测2、判断27各种图形 面积（成绩持平）
有关图形 面积知觉 的测试
后测2 后测1 训练判断
预测 0
可能预测
20
40
60
80
100
相同要素说理论
只有当学习情境和迁移测验情境存在共同成分时，一种学习 才能影响到另一种学习
只有当两种心里机能具有共同成分作为因素时，一种心理 机能的改变才能引起另一种心理机能的改进（桑代克）
实证研究——定势对问题解决的影响
三维迁移模式
背景资料、奥斯古德的迁移三维曲面模型
三位曲面模型 资料来源：Osgood
背景资料、负迁移的例子
问题
所给水罐刻度
A
B
C
1、 前测练习
29
3
2、艾因斯特朗1
21
127
3
3、艾因斯特朗2
14
163
25
4、艾因斯特朗3
18
43
10
5、艾因斯特朗4
9
42
6
6、艾因斯特朗5
20
59
4
7、后测练习1
15
39
3
8、后测练习2
23
49
3
9、后测练习3
影响学习迁移的因素及促进迁移的策略
浅论影响迁移的因素及如何促进迁移摘要：迁移是学习过程中普遍存在的一种现象，与问题解决能力和创造性密切相关.了解有关迁移的知识、影响因素以及如何提升迁移能力的策略能更好的促进学习提高解决问题的能力。
正文：我国教育心理学家冯忠良认为，迁移是新旧经验的整合，即通过概括使新旧经验相互作用，从而形成在结构上的一体化、系统化，功能上能稳定调节活动的一个完整的心理系统。
[1]心理学上把学习迁移视为一种学习对另一种学习的影响，是指已获得的知识、动作技能、情感和态度等对新的学习的影响。
学习迁移有正迁移和负迁移之分，所谓的正迁移，又称助长型迁移，是指一种学习对另一种学习产生促进作用和积极结果。
负迁移，又称抑制型迁移，是指一种学习对另一种学习产生阻碍作用和消极结果。
为促进正迁移的发生我们必须在了解其影响迁移的因素之上才能更好的发挥正迁移的作用。
影响迁移的因素有以下几方面：（一）良好的学习态度和学习氛围孔子说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”，这说明了不同的学习态度对学习迁移非常重要。
态度不仅涉及到知与不知、会与不会，更重要的是涉及到愿与不愿学习的意向。
如果能够认识到当前所学知识的重要性，并能联想出以后可能运用此知识的情景，不仅能够激发学生现有的学习热情，而且有利于提高他们在今后实践中解决问题的能力。
（二）认知结构的作用现代信息加工心理学认为，认知结构即知识结构，就是贮存于长时记忆系统内的陈述性知识和程序性知识的实质性内容以及它们彼此之间的联系。
[3]美国教育心理学家奥苏贝尔认为，一切有意义的学习都是在原有学习的基础上产生的，不受原有认知结构影响的有意义学习是不存在的。
[1]先前学习是后期学习的准备和前提，后期学习是在与先前知识的联系中进行的，并影响先前的知识。
认知结构就是在先前的学习和感知客观世界的基础上形成，由知识经验组成的在学生头脑里的知识结构。
认知结构的清晰度、稳定性、概括性和包容性，影响着学生在学习新知识和解决新问题时提取已有知识经验的速度和准确性，是影响新的学习与保持的关键因素。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
➢ Concept Learning based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Transfer Learning
Lenovo news
Motivation (1/3)
• Example Analysis
HP news
Product announcement: HP's just-released LaserJet Pro P1100 printer and the LaserJet Pro M1130 and
under the assumption: Training and test data follow the
same distribution
Fail !
Enterprise News Classification: including the classes
“Product Announcement”, “Business scandal”, “Acquisition”, … …
72.65%
迁移学习场景(4/4)
Electronics Tea DVD
Impractical! Book
Video game
Kitchen
Fruit
Hotel
Clothes
[from Prof. Qiang Yang]
Outline
Concept Learning for Transfer Learning
不同源、分布不一致
人工标记训练样本，费 时耗力
迁移 学习
− 运用已有的知识对不同但相关领域问题 进行求解的一种新的机器学习方法 − 放宽了传统机器学习的两个基本假设
迁移学习场景(1/4)
迁移学习场景无处不在
迁移 知识
迁移 知识
HP 新闻
Lenovo 新闻
图像分类
新闻网页分类
迁移学习场景(2/பைடு நூலகம்)
➢ 异构特征空间
Training: Text
Apples Bananas
The apple is the pomaceous fruit of the apple tree, species Malus domestica in the rose family Rosaceae ...
Banana is the common name for a type of fruit and also the herbaceous plants of the genus Musa which produce this commonly eaten fruit ...
(…,long, T)
Classifier
good! [from Prof. Qiang Yang]
传统监督机器学习(2/2)
传统监督学习
分类器
分类器
训练集
测试集
训练集
在实际应用中
通常不能满足！
测试集
两个基 本假设
同源、独立同分布 标注足够多的训练样本
迁移学习
实际应用学习场景
HP 新闻
Lenovo 新闻
[from Prof. Qiang Yang]
迁移学习场景(3/4)
Electronics Training
Classifier
Drop!
DVD Training
Classifier
[from Prof. Qiang Yang]
Electronics Test
84.60%
Electronics Test
Future: Images
Xin Jin, Fuzhen Zhuang, Sinno Jialin Pan, Changying Du, Ping Luo, Qing He: Heterogeneous Multi-task Semantic Feature Learning for Classification. CIKM 2015 : 1847-1850.
Concept Learning based on Nonnegative Matrix Tri-factorization
for Transfer Learning
Introduction
• Many traditional learning techniques work well only
HP news
Classifier
Different distribution
Test (unlabeled)
Announcement for Lenovo ThinkPad ThinkCentre – price $150 off Lenovo K300 desktop using coupon code ... Lenovo ThinkPad ThinkCentre – price $200 off Lenovo IdeaPad U450p laptop using. ...their performance
Transfer Learning using Auto-encoders
➢ Transfer Learning from Multiple Sources with Autoencoder Regularization
➢ Supervised Representation Learning: Transfer Learning with Deep Auto-encoders
传统监督机器学习(1/2)
Training Data
Occ Palm Lines Prof long Lawyer short PhD Stu broken Doc long
DragonStar T F T F
Fortune? good bad good bad
What if… Unseen Data
Training (labeled)
Product announcement: HP's just-released LaserJet Pro P1100 printer and the LaserJet Pro M1130 and
M1210 multifunction printers, price … performance ...