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Everything about Transfer Learning and Domain Adaptation--迁移学习

迁移学习 Transfer Learning

关于迁移学习的所有资料，包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、常用数据集、硕博士论文等等。(可能是目前最全的迁移学习资料库？) 欢迎一起贡献！

Everything about Transfer Learning (Probably the most complete repository?). Your contribution is highly valued!

如果认为本仓库有用，请在你的论文和其他出版物中进行引用！ If you find this repo helpful, please cite it as follows:

@Misc{transferlearning.xyz,
howpublished = {\url{http://transferlearning.xyz}},   
title = {Everything about Transfer Learning and Domain Adapation},  
author = {Wang, Jindong and others}  
}  

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目录 Table of contents

• 最新文章 Latest

• 迁移学习简介 Introduction to transfer learning

• 研究领域与相关文章 Research articles by area

• 理论与综述文章 Theoretical and survey papers

• 相关代码 Available codes

• 迁移学习代表性研究学者 Scholars

• 相关的硕博士论文 Thesis

• 常用公开数据集及算法结果 Datasets and benchmark

• 其他 Miscellaneous

• Contributing

关于机器学习和行为识别的资料，请参考：行为识别｜机器学习

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0.Latest

迁移学习文章汇总 Awesome transfer learning papers

• 最新发表论文

  • 20180628 ICML-18 Pixel-level和feature-level的domain adaptation：CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation

  • 20180620 CVPR-18 用迁移学习进行fine tune：Large Scale Fine-Grained Categorization and Domain-Specific Transfer Learning

  • 20180619 CVPR-18 将optimal transport加入adversarial中进行domain adaptation：Re-weighted Adversarial Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation

  • 20180616 CVPR-18 用GAN进行domain adaptation：Generate To Adapt: Aligning Domains using Generative Adversarial Networks

  • 20180615 Interspeech-18 很全面地探索了很多类方法在语音识别上的应用：A Study of Enhancement, Augmentation, and Autoencoder Methods for Domain Adaptation in Distant Speech Recognition

  • 20180615 Interspeech-18 对话中的语音识别：Unsupervised Adaptation with Interpretable Disentangled Representations for Distant Conversational Speech Recognition

  • 20180613 SIGIR-18 多任务学习用于推荐系统：Explainable Recommendation via Multi-Task Learning in Opinionated Text Data

• arXiv专区 (arXiv上的文章较新，但未经过peer-review，慎重看待)

  • 20180703 arXiv 一个使用了random walk的domain adaptation方法，异常简单，但是比绝大多数深度方法都好：https://arxiv.org/abs/1706.05335v2 | 代码

  • 20180701 arXiv 对domain adaptation问题，基于optimal transport提出一种新的特征选择方法：Feature Selection for Unsupervised Domain Adaptation using Optimal Transport

  • 20180701 arXiv 做迁移时，只用source数据，不用target数据训练：Generalizing to Unseen Domains via Adversarial Data Augmentation

  • 20180628 arXiv 提出Office数据集的实验室又放出一个数据集用于close set、open set、以及object detection的迁移学习：Syn2Real: A New Benchmark forSynthetic-to-Real Visual Domain Adaptation

  • 20180627 arXiv 用迁移学习进行感染预测：Domain Adaptation for Infection Prediction from Symptoms Based on Data from Different Study Designs and Contexts

  • 20180627 arXiv 生成模型用于姿态迁移：Generative Models for Pose Transfer

  • 20180622 arXiv 基于深度迁移学习的度量学习：DEFRAG: Deep Euclidean Feature Representations through Adaptation on the Grassmann Manifold

  • 20180622 arXiv 跨领域的人脸识别用于银行认证系统：Cross-Domain Deep Face Matching for Real Banking Security Systems

  • 20180622 arXiv 探索了多任务迁移学习中的不确定性：Uncertainty in Multitask Transfer Learning

  • 20180621 arXiv 迁移学习用于角膜组织的分类：Transfer Learning with Human Corneal Tissues: An Analysis of Optimal Cut-Off Layer

更多...

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1.迁移学习简介

• 简介文字资料

  • 简单的中文简介
  • 英文PPT
  • 中文PPT
  • 迁移学习中的领域自适应方法: PDF ｜ Video
  • 清华大学龙明盛老师的深度迁移学习报告：PPT(三星研究院)、PPT(Google China)

• 入门教程

  • 《迁移学习简明手册》 开发维护地址

• 视频教程

  • **大学李宏毅的视频讲解(中文视频)
  • 迁移学习中的领域自适应方法(中文)

• 迁移学习领域的著名学者、代表工作及实验室介绍

• 什么是负迁移(negative transfer)？

• 动手教程、代码、数据

  • 基于深度学习和迁移学习的识花实践(Tensorflow)
  • 基于Pytorch的图像分类
  • 使用Pytorch进行finetune
  • 基于AlexNet和ResNet的finetune

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2.迁移学习研究领域与相关文章

Related articles by research areas:

• 领域自适应(非深度) Domain Adaptation (Shallow)

  • Domain adaptation介绍：Domain adaptation
  • 这个目录主要是非深度方法，深度方法在下面。

• 在线迁移学习 Online transfer learning

• 终身迁移学习 Lifelong transfer learning

• 异构迁移学习 Heterogeneous Transfer Learning

• 深度迁移学习 Deep Transfer Learning

  • 深度对抗迁移迁移学习 Deep Adversarial transfer learning

• 传递迁移学习 Transitive Transfer Learning

• 强化迁移学习 Transfer Learning with Reinforcement Learning

• 应用 Applications

  • 迁移学习用于行为识别 Transfer learning for activity recognition

一个推荐、分享论文的网站比较好，我在上面会持续整理相关的文章并分享阅读笔记。详情请见paperweekly。

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3.理论与综述文章

• 迁移学习领域最具代表性的综述是A survey on transfer learning，发表于2010年，对迁移学习进行了比较权威的定义。

• 迁移学习的理论分析：

  • 迁移学习方面一直以来都比较缺乏理论分析与证明的文章，以下三篇连贯式的理论文章成为了经典：

    • NIPS-06 Analysis of Representations for Domain Adaptation
    • ML-10 A Theory of Learning from Different Domains
    • NIPS-08 Learning Bounds for Domain Adaptation

  • 许多研究者在迁移学习的研究中会应用MMD(Maximum Mean Discrepancy)这个最大均值差异来衡量不同domain之间的距离。MMD的理论文章是：

    • MMD的提出：A Hilbert Space Embedding for Distributions 以及 A Kernel Two-Sample Test
    • 多核MMD(MK-MMD)：Optimal kernel choice for large-scale two-sample tests
    • MMD及多核MMD代码：Matlab | Python

  • 理论研究方面，重点关注Alex Smola、Ben-David、Bernhard Schölkopf、Arthur Gretton等人的研究即可。

• 较新的综述：

  • 2018 一篇最近的非对称情况下的异构迁移学习综述：Asymmetric Heterogeneous Transfer Learning: A Survey
  • 2018 Neural style transfer的一个survey：Neural Style Transfer: A Review
  • 2018 深度domain adaptation的一个综述：Deep Visual Domain Adaptation: A Survey
  • 2017 多任务学习的综述，来自香港科技大学杨强团队：A survey on multi-task learning
  • 2017 异构迁移学习的综述：A survey on heterogeneous transfer learning
  • 2017 跨领域数据识别的综述：Cross-dataset recognition: a survey
  • 2016 A survey of transfer learning。其中交代了一些比较经典的如同构、异构等学习方法代表性文章。
  • 2015 中文综述：迁移学习研究进展

• 迁移学习的应用

  • 视觉domain adaptation综述：Visual Domain Adaptation: A Survey of Recent Advances
  • 迁移学习应用于行为识别综述：Transfer Learning for Activity Recognition: A Survey
  • 迁移学习与增强学习：Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey
  • 多个源域进行迁移的综述：A Survey of Multi-source Domain Adaptation。

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4.代码

请见这里 | Please see HERE for some popular transfer learning codes.

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5.迁移学习代表性研究学者

全部列表以及代表工作性见这里

• Qiang Yang：中文名杨强。香港科技大学计算机系讲座教授，迁移学习领域世界性专家。IEEE/ACM/AAAI/IAPR/AAAS fellow。[Google scholar]

• Sinno Jialin Pan：杨强的学生，香港科技大学博士，现任新加坡南洋理工大学助理教授。迁移学习领域代表性综述A survey on transfer learning的第一作者（Qiang Yang是二作）。[Google scholar]

• Wenyuan Dai：中文名戴文渊，上海交通大学硕士，现任第四范式人工智能创业公司CEO。迁移学习领域著名的牛人，在顶级会议上发表多篇高水平文章，每篇论文引用量巨大。[Google scholar]

• Lixin Duan：中文名段立新，新加坡南洋理工大学博士，现就职于电子科技大学，教授。[Google scholar]

• Fuzhen Zhuang：中文名庄福振，中科院计算所博士，现任中科院计算所副研究员。[Google scholar]

• Mingsheng Long：中文名龙明盛，清华大学博士，现任清华大学助理教授、博士生导师。[Google scholar]

• Qingyao Wu：中文名吴庆耀，现任华南理工大学副教授。主要做在线迁移学习、异构迁移学习方面的研究。[Google scholar]

• Weike Pan：中文名潘微科，杨强的学生，现任深圳大学副教授，香港科技大学博士毕业。主要做迁移学习在推荐系统方面的一些工作。 [Google Scholar]

• Tongliang Liu：中文名刘同亮，现任悉尼大学助理教授。主要做迁移学习的一些理论方面的工作。[Google scholar]

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6.迁移学习相关的硕博士论文

硕博士论文可以让我们很快地对迁移学习的相关领域做一些了解，同时，也能很快地了解概括相关研究者的工作。其中，比较有名的有

• 2016 Baochen Sun的Correlation Alignment for Domain Adaptation

• 2014 南加州大学的Boqing Gong的Kernel Methods for Unsupervised Domain Adaptation

• 2014 清华大学龙明盛的迁移学习问题与方法研究

• 2014 中科院计算所赵中堂的自适应行为识别中的迁移学习方法研究

• 2012 杨强的学生Hao Hu的Learning based Activity Recognition

• 2012 杨强的学生Wencheng Zheng的Learning with Limited Data in Sensor-based Human Behavior Prediction

• 2010 杨强的学生Sinno Jialin Pan的Feature-based Transfer Learning and Its Applications

• 2009 上海交通大学戴文渊的基于实例和特征的迁移学习算法研究

其他的文章，请见完整版。

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7.公开数据集及实验结果

迁移学习领域有一些公开的数据集，用来对比算法的表现。

这里整理了常用的公开数据集和一些已发表的文章在这些数据集上的实验结果。

Please see HERE for the popular transfer learning datasets and certain benchmark results.

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其他

记与迁移学习大牛杨强教授的第二次会面

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Contributing

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