迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将在一个设定（如源领域）中学习到的知识，应用于另一个相关设定（如目标领域）中，以改善目标领域学习任务的泛化能力2。更具体地说，迁移学习利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型应用于新领域，是一种重要的学习思想和模式3。

所有顶会：VLDBoral 口头报告poster 张贴海报workshop：一般都是某些大牛觉得该领域有哪些方面是研究热点，就向会议chair申请开一个独立的研讨会，值得注意的是workshop是独立审稿的。AC 是 Area Chair 领域专家SAC 是 Senior ACMeta-review 是对多个评审专家意见的综合评审，desk reject：一些版面情况的 拒稿审稿过程：一般会快速看