一文读懂自动驾驶数据闭环

迁移学习(transfer learning，TL)不需要训练数据和测试数据是独立同分布(independent and identically distributed，i.i.d)，目标域的模型不需要从头开始训练，可以减少目标域训练数据和时间的需求。

深度学习的迁移技术基本分为两种类型，即非对抗性的（传统）和对抗性的。

域适应 (domain adaptation，DA) 是TL的一种特殊情况，利用一个或多个相关源域（source domains）的标记数据在目标域（target domain）执行新任务。

DA方法分为两类：基于实例的和基于特征的。

最近出现的一些新实例方法：