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1 引言 依靠大数据的监督学习模型极其依赖大量人工标注的标签样本.在很多领域内，由于缺乏足够的标签样本训练，模型容易过拟合，在测试时分类精度不理想.简单的数据增强和正则化技术并不能使问题得到完全解决［1］.目前，迁移学习与元学习成为解决这类小样本问题的有效方法，它们都是利用先验知识在小样本任务中快速地掌握新的技能. 迁移学习［2］运用已存在的知识对不同但相关领域问题进行求解.当目标域标签样本缺乏时，只要源域和目标域相关，迁移学习就能利用从源域中学习的知识帮助目标域模型进行训练，实现已学习知识在相关领域间的复用和迁移.Pan等［3］将迁移学习方法分为基于样本、基于特征、基于关系以及基于模型四种.
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