domain adaptation（域适配）是一个连接机器学习（machine learning）与迁移学习（transfer learning）的新领域。这一问题的提出在于从原始问题（对应一个 source data distribution）学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题（对应一个 target data distribution）。比如垃圾邮件过滤问题（spam filtering problems）。

1. 数学描述

• X：input space（description space），Y：output space（label space），机器学习的目标在于学习到一个模型，h:X→Y，这个模型的样本为：S={(xi,yi)}mi=1∈(X×Y)m；

2. 迁移学习（transfer learning）

如图为一个在 ImageNet 1000 类别分类问题上训练好的 AlexNet 在一个五分类问题上的迁移学习过程。

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