I denna studie anser vi att det är ett överförings-lärande problem med hjälp av parameteröverföringsmetoden, där en lämplig parameter för funktionskartläggning lärs sig genom en uppgift och tillämpas på en annan objektiv uppgift. Vi introducerar begreppet lokal stabilitet och parameteröverföring inlärbarhet parametrisk funktion kartläggning, och härleda ett överskott risk bundet för parameteröverföring algoritmer. Som en tillämpning av parameter överföring lärande, diskuterar vi prestanda sparse kodning i självlärda lärande. Även om självlärda inlärningsalgoritmer med en stor mängd omärkta data ofta visar utmärkt empirisk prestanda, har deras teoretiska analys ännu inte studerats. I detta dokument ger vi också en teoretisk överrisk som är knuten till självlärande. Dessutom visar vi att resultaten av numeriska experiment stämmer överens med vår teoretiska analys.
Kumagai och Kanamori analyserade de teoretiska gränserna för parameteröverföringsalgoritmer och självlärd inlärning REF.
Risk bound of transfer learning using parametric feature mapping and its application to sparse coding
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}