I detta dokument presenteras en ny teoretisk studie av det allmänna problemet med anpassning av flera källor med hjälp av begreppet Rényi divergens. Våra resultat bygger på vårt tidigare arbete [12], men avsevärt bredda omfattningen av detta arbete i flera riktningar. Vi utökar tidigare flera källa förlustgarantier baserat på fördelning viktade kombinationer till godtyckliga målfördelningar P, inte nödvändigtvis blandningar av källan distributioner, analysera både kända och okända mål distribution fall, och bevisa en lägre gräns. Vi utökar ytterligare våra gränser för att hantera fallet där eleven får en ungefärlig fördelning för varje källa istället för den exakta, och visar att liknande förlustgarantier kan uppnås beroende på skillnaden mellan ungefärlig och sann fördelning. Vi analyserar också fallet där märkningsfunktionerna för källdomänerna är något annorlunda. Slutligen rapporterar vi resultaten av experiment med både en artificiell datauppsättning och en känsloanalys uppgift, som visar prestandafördelarna med de fördelningsviktade kombinationerna och kvaliteten på våra gränser baserat på Rényi divergensen.
I REF presenterar författarna en ny teoretisk analys av problemet med domänanpassning med flera källor baserat på -divergensen.
Multiple Source Adaptation and the Renyi Divergence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}