作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能的快速发展，越来越多的人开始关注机器学习相关的研究工作。其中，迁移学习(Transfer Learning)可以说是一个很重要的研究方向。迁移学习通过利用已经训练好的模型，对新任务进行快速的训练、泛化能力提高，这在很多实际场景下都有所帮助。如今，迁移学习已广泛应用于图像分类、对象检测等计算机视觉领域，甚至更进一步，迁移学习也被用于对抗攻击、生成图像等方面。迁移学习还有助于解决数据不足的问题，在目标领域丢失了一些训练样本的数据时，通过迁移学习的方法，可以利用其它领域（比如自然语言处理）的数据进行训练。另外，在一些实际场景中，目标领域的数据往往相对较少，这就需要使用领域自适应的方法，针对不同的任务、不同的领域，采用相应的模型结构、预训练模型等，提升模型的泛化性能。这些方法为人工智能研究领域带来了新的方向和开拓性的尝试。但是，很多人并不是从事AI领域的研究，很难掌握这些技巧，特别是在迁移学习、领域自适应等方面。因此，笔者认为，通过编写一系列有关AI架构师必备知识的教程，可以帮助广大的AI爱好者加深对AI技术的理解、提高技术水平、加速AI应用落地，共同构建起人工智能生态系统。
2.背景介绍
迁移学习是一种特征提取方法，它利用已有的模型或者知识结构，将其映射到一个新任务上。主要分为两类：
- 任务相似性迁移：通过共享特征提取器提取相同的特征表示，完成不同任务的迁移学习。
- 数据充足性迁移：在源数据集中缺乏足够数量的训练样本时，通过利用目标数据集中的数据增强技术，来扩充源数据集。 迁移学习的好处包括以下几点