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title: "上游-下游学习 (Upstream-Downstream Learning)"
created: 2026-06-17
updated: 2026-06-17
type: concept
tags: [transfer-learning, multi-task, paradigm, meta-learning]
sources: [raw/papers/naveen-repmt-sac-2026.md]
confidence: high
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# 上游-下游学习 (Upstream-Downstream Learning)

上游-下游学习是[[repmt-sac|RepMT-SAC]]采用的**两阶段迁移范式**——先学习可复用表征，再在冻结表征上快速适应新任务。

## 上游阶段 (Upstream)

**目标**：学习任务不变表征

- 在多个源任务 `{τ₁, ..., τ_k}` 上联合训练
- 学习 [[task-invariant-representation|φ(s,a)]] 和辅助表征 µ(s')（谱条件密度估计）
- 同时学习任务编码 w(τ;θ) 和策略 π
- φ 学好后，所有任务的 Q 学习退化为线性回归

## 下游阶段 (Downstream)

**目标**：快速适应新任务

- **冻结** φ 和 µ（任务不变动力学不再需要重学）
- 仅**微调** w(τ_new) 和 π_new
- 参数集大幅缩小 → 少样本即可收敛
- 支持零样本（ID 任务）和少样本（OOD 任务）

## 与元学习的区别

| 维度 | MAML/元学习 | 上游-下游 |
|------|-----------|----------|
| 表征 | 隐式梯度适配 | 显式谱分解 |
| 冻结 | 不冻结，需反向传播 | φ 冻结，w 轻量 |
| 适应速度 | 需要梯度步骤 | 线性回归 + 策略微调 |
| 理论保证 | 经验性 | 谱分解保证 |

## 参考

- [[task-invariant-representation|任务不变表征]]
- [[spectral-mdp-decomposition|谱 MDP 分解]]
- [[rep-mt-sac|RepMT-SAC]]
