迁移学习和自适应有啥不同
语音方面懂得不多，不过Domain Adaptation应该属于Transfer Learning，参见下图。 【迁移学习和自适应有啥不同】 
reference:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/tkde_transfer_learning.pdf
■网友
想问下您领域自适应算法的框架是tensorflow，想交流一些问题
■网友
相对于迁移学习或自适应来说，你的表述： 首先用一些一般的日常语音素材训练好声学模型，然后用该模型去做某特定专业方面的语音识别。我觉得好像有些问题：先在一个领域（源域）训练模型，然后到另一个领域（目标域）应用模型，这既不是迁移学习，也不是自适应。因为迁移学习或自适应要求训练时目标域的数据也要参与进来。
若按照综述《A Survey on Transfer Learning》的说法，自适应是迁移学习里面的一种特殊情况。自适应的一个基本假设就是源域与目标域的输入空间、输出空间均一致，但域之间的联合分布P(X,Y)不一样。而迁移学习中并没有要求域间的输入输出空间一致。
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