迁移学习在很多场景获得越来越多的应用。例如在图像识别中，例如同一个实体在不同的光照条件写拍摄的照片，模型识别的性能会下降，从而需要我们从一个场景迁移到另一个场景的情况。例如在医疗领域，一些罕见病的天然样本就是短缺的，那么如果利用现有的数据学习到这些新的知识呢？这些都是迁移学习需要解决的问题。以下的场景也同样有迁移学习的身影出没。数据量小机器学习需要鲁棒性个性化定制问题用户隐私数据安全定义给定源域$

什么是表示学习呢？说白了就是特征，机器学习算法的性能严重依赖特征。如果存在一种可以从数据中的到和判别特征的方法们就会减少机器学习对特征工程的依赖，这就是表示学习。离散表示这里虽然咱们单独拿出来讨论，但是其实特征的离散表示十分简单，就是独热编码，但是独热编码的缺点也是十分明显的。在向量空间中，所有的对