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相信很多學遷移學習的同學都閱讀過知乎上的《小王愛遷移》系列文章或在GitHub上開源發布的遷移學習簡明手冊，手冊上線已逾3年，幫助了眾多讀者快速入門遷移學習，現在這本手冊已全面更新，形成《遷移學習導論》一書，本周給大家贈送這本書。

本書內容

遷移學習，即利用已有的數據、模型和知識，通過領域相似性和“舉一反三”的聯想能力，把學到的通用知識適配到新的領域、場景和任務上，它使機器學習擁有更強大的泛化能力。

遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。《遷移學習導論》書的編寫目的就是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。

全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分，共16章，230余頁。

第一部分：背景與概念

第1章：緒論

介紹遷移學習的概念，遷移學習的必要性，遷移學習的研究領域與應用

第2章：機器學習到遷移學習

介紹機器學習及基本概念，結構風險最小化，數據的概率分布，?遷移學習的問題定義?

第3章：遷移學習基本問題

講解何處需要遷移，何時進行遷移，如何遷移，失敗的遷移，以及完整的遷移學習過程

第二部分：方法與技術

第4章：遷移學習方法總覽

講解遷移學習總體思路，分布差異的度量，遷移學習統一表征，上手實踐。

第5章：樣本權重遷移法

講述問題定義，基于樣本選擇的方法，基于權重自適應的方法，上手實踐

第6章：統計特征變換遷移法

講述問題定義，最大均值差異法，度量學習法，上手實踐

第7章：幾何特征變換遷移法

講述問題定義，子空間變換法，流形學習法，最優傳輸法，上手實踐

第8章：預訓練方法

講述深度網絡的可遷移性，預訓練–微調，預訓練方法的有效性分析，自適應的預訓練方法，重新思考預訓練模型的使用，上手實踐

第9章：深度遷移學習

講述總體思路，深度遷移學習的網絡結構，數據分布自適應的深度遷移學習方法，結構自適應的深度遷移學習方法，知識蒸餾，上手實踐

第10章：對抗遷移學習

講述生成對抗網絡，對抗遷移學習基本思路 ，數據分布自適應的對抗遷移方法，基于信息解耦的對抗遷移方法，基于數據生成的對抗遷移方法，上手實踐

第11章：遷移學習熱門研究問題

講述類別不均衡的遷移學習，多源遷移學習，開放集遷移學習，時間序列的遷移學習，聯邦遷移學習，基于因果關系的遷移學習，自動遷移學習，在線遷移學習

第三部分擴展與探索

第12章：領域泛化

介紹領域泛化問題，基于數據分布自適應的方法，基于解耦的方法，基于集成模型的方法，基于數據生成的方法，基于元學習的方法，小結

第13章：元學習

介紹元學習簡介，基于模型的元學習方法，基于度量的元學習方法，基于優化的元學習方法，元學習的應用與挑戰

第14章：遷移學習模型選擇

模型選擇，基于密度估計的模型選擇，遷移交叉驗證?

第四部分應用與展望

第15章：遷移學習的應用

包括計算機視覺，自然語言處理，語音識別與合成，普適計算與人機交互，醫療健康領域 ，其他應用

第16章：遷移學習前沿

包括融合人類經驗的遷移，遷移強化學習，遷移學習的可解釋性，遷移學習系統

本書作者：

王晉東，微軟亞洲研究院研究員、中國科學院計算技術研究所博士，主要從事遷移學習、機器學習和深度學習方面的研究。

推薦理由：

《遷移學習導論》涵蓋了遷移學習的大部分知識，是業界少有的遷移學習書籍中較新的參考書籍，并配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。

贈書

接下來是福利時間，本次我們贈送出3本書籍，想要獲得書籍的同學，在本公眾號下方留言，根據點贊數的高低，本周日上午（6.6）10:00統計出獲獎讀者，屆時聯系有三微信Longlongtogo即可。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【赠书】迁移学习如何入门，看看这本简明手册即可的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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