Abstract-Transfer lärande är etablerat som en effektiv teknik för att utnyttja rika märkta data från någon källa domän för att bygga en korrekt klassificering för måldomänen. Det grundläggande antagandet är att indatadomänerna kan dela viss kunskapsstruktur, som kan kodas till vanliga latenta faktorer och extraheras genom att bevara viktiga egenskaper hos originaldata, t.ex. statistisk egenskap och geometrisk struktur. I detta dokument visar vi att olika egenskaper hos indata kan komplettera varandra och utforska dem samtidigt kan göra inlärningsmodellen robust till domänskillnaden. Vi föreslår en allmän ram, kallad Graph Co-Regularized Transfer Learning (GTL), där olika matris factorization modeller kan införlivas. Specifikt syftar GTL till att extrahera gemensamma latenta faktorer för kunskapsöverföring genom att bevara den statistiska egenskapen över olika domäner, och samtidigt förfina de latenta faktorerna för att lindra negativ överföring genom att bevara den geometriska strukturen i varje domän. Baserat på ramverket föreslår vi två nya metoder med NMF respektive NMTF. Omfattande experiment verifierar att GTL avsevärt kan överträffa toppmoderna inlärningsmetoder på flera offentliga text- och bilddatauppsättningar.
Därför, Long et al. REF föreslog en Graph Co-Regularized Transfer Learning (GTL), som använde NMF för att extrahera vanliga latenta faktorer för kunskapsöverföring.
Transfer Learning with Graph Co-Regularization
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}