在迁移学习中，标签映射是指将源域（source domain）的标签映射到目标域（target domain）的过程。在迁移学习中，我们通常使用已经标记好的源域数据来训练一个分类模型，然后将这个模型应用于目标域的数据上，以解决目标域的样本分类问题。

  标签映射的目的是通过源域和目标域之间的相关性，将源域中的类别映射到目标域中的类别，从而使得源域的分类模型能够适用于目标域。标签映射可以通过多种方式来实现，包括基于规则的映射方法和基于学习的映射方法。

  基于规则的映射方法是通过一些先验的规则，将源域中的类别直接映射到目标域中的类别。例如，如果源域中的类别是"苹果"、"橙子"和"香蕉"，而目标域中的类别是"水果"、"蔬菜"和"零食"，我们可以根据水果类别的相关说法（水果包括苹果、橙子和香蕉），将源域中的"苹果"映射到目标域的"水果"类别。

  基于学习的映射方法是通过学习源域和目标域之间的相关性，将源域中的类别映射到目标域中的类别。这种方法通常需要使用一些已知的源域和目标域样本的标签对来训练一个映射模型。映射模型可以是一个线性模型，也可以是一个非线性模型，根据具体情况选择合适的模型。

  总之，标签映射是迁移学习中一个重要的步骤，它能够使得源域中的标签知识能够迁移到目标域中，提高目标域分类模型的性能。