Vi föreslår Regularized Learning under Label skift (RLLS), en principiell och en praktisk domänadapteringsalgoritm för att korrigera för skift i etikettdistributionen mellan en källa och en måldomän. Vi uppskattar först vikten vikter med hjälp av märkta källdata och omärkta måldata, och sedan träna en klassificering på de viktade källprover. Vi härleder en generalisering bundet för klassificeringen på måldomänen som är oberoende av (ambienta) datadimensioner, och istället beror endast på komplexiteten i funktionsklassen. Såvitt vi vet är detta den första generaliseringen som är knuten till problemet med att byta etikett där etiketterna i måldomänen inte är tillgängliga. Baserat på denna gräns föreslår vi en legaliserad estimator för systemet med små stickprov som står för osäkerheten i de beräknade vikterna. Experiment på datauppsättningarna CIFAR-10 och MNIST visar att RLLS förbättrar klassificeringsnoggrannheten, särskilt i de låga urvals- och storskiftssystemen, jämfört med tidigare metoder.
Nyligen, Azizzadenesheli et al. föreslå en legaliserad algoritm för att korrigera förändringar i märkningen distribution genom att uppskatta vikten vikter med hjälp av märkta källdata och omärkta måldata REF.
Regularized Learning for Domain Adaptation under Label Shifts
{'venue': '@article{azizzadenesheli2018regularized, title={Regularized Learning for Domain Adaptation under Label Shifts}, author={Azizzadenesheli, Kamyar and Liu, Anqi and Yang, Fanny and Anandkumar, Animashree}, year={2019} }', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}