学习迁移学习的小伙伴大都应该读过知乎上的《小王爱迁移》系列文章或在GitHub上开源发布的迁移学习简明手册：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35352154

《迁移学习简明手册》是作者王晋东（知乎@王晋东不在家）根据自己在迁移学习领域的学习和研究心得进行系统性梳理的成果。

如今，手册上线已逾3年，帮助了众多读者快速入门迁移学习，也获得了大家的好评（GitHub收获 9K 星标、代码库收获 7K 星标）。

现在，这本手册已全面更新，形成《迁移学习导论》一书，成功出版上市啦！

01 写作初衷

迁移学习在近几年经历了井喷式的大发展，相关的研究工作如汗牛充栋。

一方面，在海量的参考文献面前，研究者们更难以发掘最有启发性的、最本质的内容，这好比雾里看花、水中望月。

2020年百年不遇的新冠肺炎疫情使笔者有更多时间进行深入的思考和总结。

另一方面，迁移学习不是一个孤立的领域。

走上工作岗位之后，笔者对机器学习中的其他领域都进行了广泛的涉猎，这恰恰又使得笔者对迁移学习这一领域进行不断地思考与总结，从中得以提炼出最本质的内容。

因此，在电子工业出版社的再三邀请与帮助下，笔者启动了“写书”计划。除去工作日的正常上班之外，此书几乎耗尽了笔者2020年绝大多数公共假期和周末。

02 本书与手册的不同

简而言之，《迁移学习导论》一书是重写的手册，它比手册更深入、对读者更友好、更适合入门。

本书重点考虑的是，如何从学生入门的角度循序渐进地引入迁移学习的相关概念、问题、方法和应用。

更重要的是，和其他参考书着重介绍某种方法不同，本书不再侧重阐述某类特定的方法或某篇特定的论文，而是试图从学生学习的视角，归纳总结不同类型的迁移学习方法，并结合笔者自己的理解和实践，总结成相关的文字材料。

笔者希望这种“讲课”而非“学术报告”的方式能够让更多有志于迁移学习的同学更快地了解此领域，并将其应用于自己的实践中。

那么，与之前的手册相比，《迁移学习导论》具体多了哪些内容？

全新的组织结构与写作模式，更方便从上层对知识进行梳理。

对迁移学习的历史、学术与工业界的现状的整理。

对概念、问题、方法进行更本质的归纳和分析。

对经典迁移学习理论的整理与讲解。

加入了大量新的研究内容：
基于权重的迁移学习方法

预训练方法的重新整理归纳

更新的基于统计信息与几何特征的迁移方法

知识蒸馏，基于结构自适应、解耦与数据生成的迁移方法

领域泛化 （Domain generalization）

元学习 （Meta-learning）

迁移学习的模型选择问题

诸多热门研究问题：类别不均衡、多源迁移、开放集迁移、时间序列迁移、联邦迁移、基于因果关系的迁移、自动迁移，以及在线迁移学习等内容。

更易上手的教程与实践代码。

更深入地讲解与归纳不同领域中的应用：
计算机视觉

自然语言处理

语音识别与合成

人机交互与普适计算

医疗健康

其他方面的应用（物理学、天文学、生物学、交通运输业、农业、银行、通信、金融等）

以及为方便读者理解、笔者自绘的数十幅插图。

03 本书的组织安排

本书各个章节的组织安排如下图所示：

04 专家力荐

05 后记

与国内外诸多学生和专家学者相比，笔者深感自己能力不足。书中如有错误和疏忽之处，恳请广大读者批评指正。

米开朗琪罗在无数个日夜里雕琢大卫的雄姿，爱德蒙·唐泰斯在凄风苦雨中等待复仇的良机，史铁生在地坛里顽强地探寻生命的意义，哈罗德也在栉风沐雨里完成他的朝圣和自我实现。

2020年对所有人而言都是不平凡的一年，笔者相信，经历过疫情的中华民族会愈加强大，科技也会蒸蒸日上。同时，聪明的读者们也必将会在你们的领域里，越来越杰出。

在这本书里，我们不谈风月，只谈干货。

《迁移学习导论》
王晋东 陈益强 著

用浅显易懂的语言深入本质、剖析不同方法
配备丰富的动手实践学习资料、零基础入门迁移学习
杨强、周志华、陶建华、秦涛、汪军、陈光等力荐

本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外，《迁移学习导论》还配有相关的代码、数据和论文资料，最大限度地降低初学者的学习和使用门槛。

本书适合对迁移学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材。

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