I detta arbete studerar vi den binära överföring inlärningsproblem som involverar 10 2 -10 3 källor. Vi fokuserar på hur man väljer källor från den stora poolen och hur man kombinerar dem för att ge en bra prestanda på en måluppgift. I synnerhet anser vi att inlärningsmiljön för överföring där man inte har direkt tillgång till källdata, utan snarare använder källhypoteser som utbildats från dem. Med utgångspunkt i resultat från giriga algoritmer föreslår vi en effektiv algoritm som väljer relevanta källhypoteser och funktionsdimensioner samtidigt. På tre datauppsättningar med datorseende uppnår vi toppmoderna resultat, vilket i hög grad överträffar både populära funktionsval och överföringsbasvärden vid överföring i en liten urvalsmiljö. Våra experiment omfattar upp till 1000 klasser, totalt 1,2 miljoner exempel, med endast 11-20 utbildningsexempel från måldomänen. Vi bekräftar våra resultat som teoretiskt visar att vår algoritm, under rimliga antaganden om källhypoteser, kan lära sig effektivt av få exempel.
Till exempel i REF föreslår författarna att välja relevanta källhypoteser och funktionsdimensioner genom girig undergruppsval.
Transfer Learning through Greedy Subset Selection
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}