Hur kan en läkare diagnostisera nya sjukdomar med lite historisk kunskap, som växer fram med tiden? Aktivt lärande är ett lovande sätt att ta itu med problemet genom att fråga ut de mest informativa proverna. Eftersom de diagnosticerade fallen för ny sjukdom är mycket begränsade, axla kunskap från andra områden (klassiska recept) för att förhindra fördomar av aktiv lutande skulle vara avgörande för korrekt diagnos. I detta dokument föreslås en ram som försöker få fram kunskap från flera domäner för aktivt lärande genom att fråga ut de mest osäkra och representativa proverna från måldomänen och beräkna de viktiga vikterna för omviktning av källdata i en enda enhetlig formulering. Vikterna optimeras av både en övervakad klassificerings- och distributionsmatchning mellan källdomänen och måldomänen med maximal genomsnittlig diskrepans. Dessutom är en flerdomän aktiv inlärningsmetod utformad utifrån den föreslagna ramen som ett exempel. Den föreslagna metoden verifieras med diskussionsgrupper och handskrivna siffror dataigenkänning uppgifter, där det överträffar de senaste metoderna.
REF använder en aktiv inlärningsmetod för att fråga ut de mest informativa instanserna från flera domäner.
On Gleaning Knowledge from Multiple Domains for Active Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}