Till skillnad från mänskligt lärande misslyckas maskininlärning ofta med att hantera förändringar mellan utbildning (källa) och test (mål) ingångsdistributioner. Sådana domänskiften, vanliga i praktiska scenarier, allvarligt skadar prestandan hos konventionella maskininlärningsmetoder. Övervakade metoder för domänanpassning har föreslagits för fallet när måldata har etiketter, inklusive några som fungerar mycket bra trots att de är "frustratingly lätt" att genomföra. I praktiken är dock måldomänen ofta omärkt, vilket kräver en oövervakad anpassning. Vi föreslår en enkel, effektiv och effektiv metod för oövervakad domänanpassning som kallas KORRELATION (CORAL). CORAL minimerar domänbytet genom att anpassa den andra ordningens statistik över käll- och målfördelningar, utan att kräva några målmärkningar. Även om det är utomordentligt enkelt-det kan genomföras i fyra rader av Matlab code-CORAL presterar anmärkningsvärt bra i omfattande utvärderingar på standardriktvärden dataset. "Allt ska göras så enkelt som möjligt, men inte enklare."
CORAL REF undersöker den andra ordningens statistik kovariansen i målfördelningen.
Return of Frustratingly Easy Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}