Abstract Discriminativa inlärningsmetoder för klassificering fungerar bra när tränings- och testdata hämtas från samma distribution. Ofta har vi dock många märkta träningsdata från en källkodsdomän men vill lära oss en klassificerare som presterar bra på en måldomän med en annan distribution och lite eller ingen märkt träningsdata. I detta arbete undersöker vi två frågor. För det första, under vilka förhållanden kan en klassificerare som är utbildad från källdata förväntas prestera bra på måldata? För det andra, med tanke på en liten mängd märkta måldata, hur ska vi kombinera den under utbildningen med den stora mängden märkta källdata för att uppnå det lägsta målfelet vid testtillfället? Redaktör: Nicolo Cesa-Bianchi, David R. Hardon och Gayle Leen. Bearbetningssystem (Ben-David et al. 2006; Blitzer m.fl. 2007a Lär dig (2010) 79: 151-175 Vi tar upp den första frågan genom att begränsa klassificeringsfelet i fråga om dess källfel och skillnaden mellan de två domänerna. Vi ger en klassificerings-inducerad divergensmått som kan uppskattas från finita, omärkta prover från domänerna. Under antagandet att det finns någon hypotes som fungerar bra inom båda områdena visar vi att denna kvantitet tillsammans med det empiriska källfelet kännetecknar målfelet hos en källutbildad klassificeringsgivare. Vi besvarar den andra frågan genom att begränsa målfelet hos en modell som minimerar en konvex kombination av den empiriska källan och målfel. Tidigare teoretiska arbete har övervägt att minimera bara källfelet, bara målfelet, eller viktning fall från de två domänerna lika. Vi visar hur man väljer den optimala kombinationen av käll- och målfel som en funktion av divergensen, provstorlekarna på båda domänerna och komplexiteten i hypotesklassen. Den resulterande bundet generaliserar de tidigare studerade fallen och är alltid minst lika snäv som en bunden som överväger att minimera endast målfelet eller en lika viktning av käll- och målfel.
Exempel är Obesudlad domänanpassning REF, som förutsätter att omärkta prover från måldomänen finns tillgängliga under utbildningen.
A theory of learning from different domains
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}