迁移学习综述：A Survey on Transfer Learning（部分知识点整理及扩展）
0 与传统机器学习区别 1 迁移学习概念 利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的知识，应用于新领域的一种学习过程。 2 相似性与度量 相似性：找到新问题和原问题之间的相似性是迁移学习的核心，无相似不迁移。 度量：重要手段 "度量"目标一：是很好地度量两个领域的相似性，不仅定性地告诉我们它们是否相似，更定量地给出相似程度。 "度量"目标二：以度量为准则，通过我们所要采用的学习手段，增
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