Detta arbete omfattar ett antal nya bidrag för anpassningsproblem med flera källor. Vi presenterar nya normaliserade lösningar med starka teoretiska garantier för korsentropiförluster och andra liknande förluster. Vi ger också nya garantier som håller i det fall där de villkorliga sannolikheterna för källdomänerna är distinkta. Dessutom ger vi nya algoritmer för att bestämma den fördelningsviktade kombinationslösningen för korsentropiförluster och andra förluster. Vi rapporterar resultaten av en serie experiment med verkliga datauppsättningar. Vi finner att vår algoritm överträffar konkurrerande tillvägagångssätt genom att producera en enda robust modell som fungerar bra på alla mål blandning distribution. Sammantaget ger våra teorier, algoritmer och empiriska resultat en fullständig lösning för anpassningsproblem med flera källor med mycket praktiska fördelar.
Hoffman et al REF föreslår normaliserade lösningar med teoretiska garantier för korsentropiförlust, som syftar till att ge en lösning på MSDA-problemet med mycket praktiska fördelar.
Algorithms and Theory for Multiple-Source Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}