Vi föreslår en ny inlärningsmetod för heterogen domänanpassning (HDA), där data från källdomänen och måldomänen representeras av heterogena egenskaper med olika dimensioner. Med hjälp av två olika projektionsmatriser omvandlar vi först data från två domäner till ett gemensamt subrymdsområde för att mäta likheten mellan data från två domäner. Vi föreslår sedan två nya funktioner kartering för att öka den omvandlade data med sina ursprungliga funktioner och nollor. De befintliga inlärningsmetoderna (t.ex. SVM och SVR) kan enkelt införlivas med våra nyligen föreslagna utökade funktionsrepresentationer för att effektivt utnyttja data från båda domänerna för HDA. Med hjälp av gångjärnsförlustfunktionen i SVM som exempel introducerar vi den detaljerade objektiva funktionen i vår metod Heterogenous Feature Augmentation (HFA) för ett linjärt fall och beskriver även dess kärnor för att effektivt kunna hantera data med mycket höga dimensioner. Dessutom utvecklar vi också en alternerande optimeringsalgoritm för att effektivt lösa det icke-triviala optimeringsproblemet i vår HFA-metod. Omfattande experiment på två referensdatauppsättningar visar tydligt att HFA överträffar de befintliga HDA-metoderna.
I REF utvidgades idén till TTL-problem genom att införa ett gemensamt subrymdsområde för källdomänen och måldomänen.
Learning with Augmented Features for Heterogeneous Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}