Överföra lärande har uppnått lovande resultat genom att utnyttja kunskap från källdomänen för att kommentera måldomänen som har få eller inga etiketter. Befintliga metoder försöker ofta minimera skillnaderna mellan olika domäner, t.ex. marginalfördelningen, den villkorade fördelningen eller båda. Dessa två avstånd behandlas dock ofta lika i befintliga algoritmer, vilket kommer att resultera i dålig prestanda i verkliga tillämpningar. Dessutom förutsätter befintliga metoder vanligtvis att datasetet är balanserat, vilket också begränsar deras prestanda på obalanserade uppgifter som är ganska vanliga i verkliga problem. För att ta itu med problemet med distributionsanpassning föreslår vi i detta dokument en ny metod för överföringslärande, kallad Balanced Distribution Adaptation (BDA), som på ett anpassningsbart sätt kan dra nytta av de marginella och villkorade fördelningsskillnadernas betydelse, och flera befintliga metoder kan behandlas som särskilda fall av BDA. Baserat på BDA, föreslår vi också en ny viktad Balanced Distribution Adaptation (W-BDA) algoritm för att ta itu med problemet med klassobalans i överföringslärande. W-BDA tar inte bara hänsyn till fördelningsanpassningen mellan domäner utan ändrar också på ett adaptivt sätt vikten av varje klass. För att utvärdera de föreslagna metoderna genomför vi omfattande experiment på flera överföringsutbildningsuppgifter, som visar effektiviteten hos våra föreslagna algoritmer över flera state-of-the-art metoder.
I stället för att behandla dessa två skillnader lika ökar Ref adaptivt marginalfördelningens betydelse.
Balanced Distribution Adaptation for Transfer Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}