Transfer Learning领域论文

资 源 简 介

Transfer Learning领域论文

详 情 说 明

迁移学习(Transfer Learning)作为机器学习的重要分支，近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域涌现了大量高质量论文。核心思想是通过源领域知识提升目标领域模型性能，主要技术路线包括：

基于模型参数迁移的代表性工作 如CV领域的ImageNet预训练范式（VGG/ResNet等）、NLP领域的BERT/GPT系列，这类论文通常探讨如何通过大规模预训练获得可迁移的特征表示。

特征空间适配方法 包括MMD（最大均值差异）、CORAL等度量学习论文，重点解决源域与目标域的特征分布差异问题。近年对抗生成网络（如DANN）也被广泛应用于域适应场景。

小样本迁移研究方向 典型如Meta-Learning相关论文（MAML/Prototypical Networks），探索如何在有限标注数据下实现知识迁移，这类工作对医疗影像等数据稀缺领域尤为重要。

当前前沿论文开始关注：多模态迁移、可解释性迁移、负迁移预防等方向，建议关注NeurIPS/ICML/CVPR等顶会的最新session。