我读了一些关于迁移学习的论文和博客文章。我发现有些文章说“不同”，而另一些则说“不同但相似”。现在，我感到很困惑。

假设，

D 是领域。 T 是任务。
a 是源，因此源领域是 Da 且源任务是 Ta。
a' 与 a 不同但相似。
b 与 a 不同。
Ms 是从 Da 和 Ta 中学习到的源模型。
Mt 是目标模型。

在哪个目标领域-任务组合中，Ms 可以将其知识转移到 Mt？

1. (Da, Tb)2. (Db, Ta)3. (Da', Tb)4. (Db, Ta')5. (Da', Ta)6. (Da, Ta')7. (Da', Ta')8. (Db, Tb)

坦白说，我知道 5、6、7 是可能的，因为论文中是这么说的。我怀疑 8 会有效（不会吧？）。

但是，1、2、3、4 中，领域或任务是 b 的情况又如何呢？

回答：

什么是“领域”？

在自然语言处理（NLP）领域，有很多关于领域适应的研究，你可以从你描述的所有情况（#1-#8）中获益，这些情况在NLP中被称为“不同领域” – 例如新闻文本与推文文本与临床放射报告文本；是的，甚至在#8中也是如此。

然而，你也可以有更加不同的“领域”（在我看来，这实际上不应该被称为领域） – 例如，英语文本与中文文本；或英语文本与英语音频录音。即使在这些情况下，也可以进行一些迁移学习，但非常有限；所以这真的取决于你如何划分“这是不同的领域”与“这是完全不同类型的数据输入”。