我是迁移学习的新手，我从阅读迁移学习调查开始，它说明了以下内容：

根据源域中标记和未标记数据的不同情况，我们可以进一步将归纳迁移学习设置分为两种情况：

案件$(a)$（这与我的问题无关）。

案件$(b):$源域中没有可用的标记数据。在这种情况下，归纳迁移学习设置类似于自学学习设置，这是由 Raina 等人首先提出的。[22]。在自学学习设置中，源域和目标域之间的标签空间可能不同，这意味着不能直接使用源域的边信息。因此，它类似于归纳迁移学习设置，其中源域中的标记数据不可用。

由此，我明白自学就是归纳迁移学习。

但是我打开了上面提到的self-taught learning的论文（即Raina等人的论文[22]。），它在引言中陈述了以下内容：

由于自学学习对未标记数据类型的限制明显较少，因此在许多实际应用中（例如图像、音频或文本分类），它比典型的半监督学习或迁移学习方法更容易应用。

在这里，迁移学习看起来与自学学习不同。

那么它们之间的正确关系是什么？