迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。 《迁移学习导论（第2版）》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“迁移学习基础”“现代迁移学习”和“迁移学习的应用与实践”三大部分，同时配有相关的代码、数据和论文资料，以最大限度地降低初学者的学习和使用门槛。 《迁移学习导论（第2版）》与前一版的主要区别在于新增了对迁移学习前沿关键主题的探讨,以及更多的应用实践内容。

7.1.4结合标签函数差异的理论分析

7.1.4结合标签函数差异的理论分析