Vi beskriver ett enhetligt ramverk för aktivt överföringslärande som kallas Hierarchical Active Transfer Learning (HATL). HATL utnyttjar klusterstrukturen som delas mellan olika datadomäner för att överföra lärande genom att imputera etiketter för omärkta måldata och för att generera effektiva etikettfrågor under aktivt lärande. Det resulterande ramverket är tillräckligt flexibelt för att utföra inte bara adaptiv överföringsutbildning och accelererat aktivt lärande utan också oövervakat och halvövervakat överföringslärande. Vi härleder en intuitiv och användbar övre gräns på HATL:s fel när den används för att sluta etiketter för omärkta målpunkter. Vi presenterar också resultat på syntetiska data som bekräftar både intuition och vår analys. Slutligen visar vi HATL:s empiriska effektivitet på en uppsättning referensdata för känsloklassificering.
Kale och al. REF presenterar en hierarkisk ram för att utnyttja klusterstrukturen mellan olika domäner, och försöker imputera etiketter för omärkta data och välja aktiva frågor i måldomänen baserat på strukturen.
Hierarchical Active Transfer Learning.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}