Abstrakt. Domänanpassning (DA) är ett viktigt och framväxande område för maskininlärning som tar itu med det problem som uppstår när fördelningen av utbildnings- (källadomän) och testdata (måldomän) är likartad men annorlunda. Denna typ av inlärningsparadigm är av avgörande betydelse för framtida framsteg eftersom det gör det möjligt för en inlärare att generalisera kunskapen över olika uppgifter. Aktuella teoretiska resultat visar att effektiviteten hos DA algoritmer beror på deras kapacitet att minimera skillnaden mellan källa och mål sannolikhetsfördelningar. I denna uppsats ger vi en teoretisk studie om de fördelar som begrepp som lånats från optimal transportteori [17] kan ge DA. I synnerhet visar vi att Wasserstein metrisk kan användas som ett divergensmått mellan distributioner för att få generaliseringsgarantier för tre olika inlärningsinställningar: (i) klassisk DA med oövervakade måldata (ii) DA som kombinerar käll- och målmärkta data, (iii) flera källor DA. Baserat på de erhållna resultaten motiverar vi användningen av den regulariserade optimala transporten och ger några algoritmiska insikter för multi-source domänanpassning. Vi visar också när denna teoretiska analys kan leda till större ojämlikheter än andra befintliga ramar. Vi anser att dessa resultat öppnar dörren för nya idéer och anvisningar för åklagaren.
Särskilt Redko et al. REF gav teoretiska garantier för användning av ett Wasserstein-mått för att hantera domänanpassning.
Theoretical Analysis of Domain Adaptation with Optimal Transport
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}