欧阳胖胖

标签迁移（Label Transfer）是标签转移学习中的一个关键步骤，它将已有的标签知识从源任务迁移到目标任务上。

特征提取是机器学习和深度学习中的一个重要步骤，用于从原始数据中提取出有用的、能够表征数据特征的表示。在许多任务中，原始数据可能是高维的、复杂的，通过特征提取可以将其转化为更加简洁、信息丰富的表示形式。

基础模型的训练是标签转移学习中的一个重要步骤。通过训练基础模型，我们可以学习到从输入数据到标签的映射关系，从而获得模型在源任务上的表现。

标签插值（Label Interpolation）是一种标签增强技术，用于在回归问题或连续标签的分类问题中生成介于两个标签之间的新标签。插值方法基于两个已知标签之间的线性或非线性关系。

标签扰动（Label Perturbation）是一种标签增强技术，通过引入一定的噪声或随机变化来生成具有相似语义含义但略有差异的新标签。

标签平移（Label Shift）是一种常见的标签增强技术，它通过对原始标签进行平移操作，生成具有相似语义含义但略有差异的新标签。

期望最大化（Expectation-Maximization，简称 EM）是一种经典的迭代优化算法，用于解决含有潜在变量（或未观测变量）的统计模型的参数估计问题。

多数投票（Majority Voting）是一种常用的标签噪声处理方法，它通过利用多个模型的预测结果来消除标签噪声的影响。

清洗和修正标签是一种标签噪声处理方法，它涉及对标签数据进行人工检查和修正。该方法适用于数据集中标签噪声比例较低的情况。