归纳式迁移学习(Inductive Transfer Learning)最常用，其中又分为两类：Multi task learning、Self-taught learning。Multi task learning是源域和目标域都有标签，Self-taught learning是源域没标签，目标域有标签。
多任务迁移学习可以将自编码器中的encoder部分拿出来用，所谓自编码器(auto encoder)就是自己学自己，端对端的对象都是自己，从而训练出一对表达能力很强的encoder和decoder。
