4.1　迁移学习总体思路

有了形式化定义之后，我们可以开展迁移学习的研究。迁移学习的总体思路可以概括为：开发算法来最大限度地利用有标注的领域的知识，以辅助目标领域的学习。

迁移学习的核心是找到源域和目标域之间的相似性，并加以合理利用。这种相似性非常普遍。比如，不同人的身体构造是相似的；自行车和摩托车的骑行方式是相似的；国际象棋和中国象棋是相似的；羽毛球和网球的打球方式是相似的。这种相似性也可以理解为不变量。以不变应万变，才能立于不败之地。

举一个例子来说明：我们都知道在国内开车时，驾驶员坐在左边，靠马路右侧行驶，这是基本规则。然而，如果在英国开车，驾驶员坐在右边，需要靠马路左侧行驶。那么，如果我们从国内到了英国，应该如何快速地适应他们的开车方式呢？诀窍就是找到这里的不变量：不论在哪个地区，驾驶员都是紧靠马路中间。这就是此开车问题中的不变量。

找到相似性，是进行迁移学习的核心。

有了这种相似性后，下一步工作就是如何度量和利用这种相似性。度量工作的目标有两点：一是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；二是以度量为准则，通过我们所要采用的学习手段，增大两个领域之间的相似性，完成迁移学习。

一句话总结：相似性是核心，度量准则是重要手段。