基于Logistic回归的直推式迁移学习方法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习与数据挖掘领域，传统方法通常基于训练数据与测试数据服从相同分布这一假设。以图像识别任务为例，传统模型在训练时假定用于训练的图像数据集和未来实际应用中需要识别的图像数据具有相似的数据分布，包括图像的特征、场景、拍摄条件等方面的一致性。然而，在实际应用场景中，这种同分布假设往往难以得到满足。随着实际场景的变化，数据分布也会发生改变，如在不同的时间、地点、设备等条件下获取的数据，其分布特性可能存在显著差异。在医学影像诊断中，不同医院的成像设备、成像参数以及患者群体的差异，会导致图像数据的分