为专家解释迁移学习

迁移学习（Transfer Learning）指的是机器学习中将知识从一个源任务转移到目标任务，以提高学习性能的方法。

这通常通过使用预训练模型实现，其参数作为目标任务训练的起点。

挑战在于找到合适的表示，这些表示具有泛化能力并能避免过拟合（Overfitting）。

迁移学习包括多种场景，诸如跨领域学习、多任务学习和少样本学习。

定义：
“迁移学习旨在通过从已学习的相关任务中转移知识，来改善新任务的学习。”

来源：
Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345-1359.