Abstrakt. De flesta befintliga överföringsutbildningstekniker är begränsade till problem med kunskapsöverföring mellan uppgifter som delar samma uppsättning klassetiketter. I detta dokument slappnar vi dock av denna begränsning och föreslår en spektralbaserad lösning som syftar till att avslöja datans inneboende struktur och generera en partition av måldata, genom att överföra eigenspace som väl separerar källdata. Dessutom föreslås en klusterbaserad KL-skillnad för att automatiskt justera hur mycket som ska överföras. Vi utvärderar den föreslagna modellen på text- och bilddataset där klasskategorier av käll- och måldata uttryckligen skiljer sig, t.ex. 3-klassers överföring till 2-klasser, och visar att den föreslagna metoden förbättrar andra basvärden med i genomsnitt 10 % i noggrannhet. Källkoden och datauppsättningarna är tillgängliga från författarna.
I REF föreslogs en klusterbaserad kunskapsöverföring för tillämpningar med olika klassbeteckningar över käll- och målområden, till skillnad från den ansökan som behandlas i detta dokument.
Relaxed Transfer of Different Classes via Spectral Partition
{'venue': 'In: ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}