遷移學習綜述：A Survey on Transfer Learning（部分知識點整理及擴展）
0 與傳統機器學習區別 1 遷移學習概念 利用數據、任務、或模型之間的相似性，將在舊領域學習過的知識，應用於新領域的一種學習過程。 2 相似性與度量 相似性：找到新問題和原問題之間的相似性是遷移學習的核心，無相似不遷移。 度量：重要手段 "度量"目標一：是很好地度量兩個領域的相似性，不僅定性地告訴我們它們是否相似，更定量地給出相似程度。 "度量"目標二：以度量爲準則，通過我們所要採用的學習手段，增
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