Abstract-in verkliga problem, följande semi-övervakade domänanpassning scenario ofta: vi har full tillgång till vissa källdata, som vanligtvis är mycket stor; måldatadistributionen är under viss okänd omvandling av källdatadistributionen; under tiden, endast en liten del av målfallen kommer med etiketter. Målet är att lära sig en förutsägelsemodell genom att införliva information från källdomänen som kan generalisera väl på testfallen. Vi anser att en explicit form av omvandlingsfunktioner och särskilt linjära omvandlingar som kartlägger exempel från källan till måldomänen, och vi hävdar att genom korrekt förbehandling av data från både käll- och måldomäner, kan de genomförbara omvandlingsfunktionerna karakteriseras av en uppsättning rotationsmatriser. Detta leder naturligt till en optimering formulering under de speciella ortogonala grupp begränsningar. Vi presenterar en iterativ koordinatnedstigningslösare som tillsammans kan lära sig omvandlingen samt modellparametrarna, medan den geodesiska uppdateringen säkerställer att de mångahanda begränsningarna alltid är uppfyllda. Vårt ramverk är tillräckligt allmänt för att fungera med en mängd olika förlustfunktioner och prognosproblem. Empiriska utvärderingar av syntetiska och verkliga experiment visar vår metods konkurrenskraft med avseende på den senaste tekniken.
Den halvövervakade metoden för DA som utvecklats i REF använder linjära omvandlingar som kännetecknas av en uppsättning rotationsmatriser för funktionsrepresentationsomvandling.
Semi-supervised Domain Adaptation on Manifolds
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}