Abstrakt. En lösning på bristen på märkningsproblem är att utnyttja överföringslärande, där man förvärvar kunskap från källdomäner för att förbättra inlärningsresultatet i måldomänen. Den största utmaningen är att käll- och måldomänerna kan ha olika distributioner. Ett öppet problem är hur man väljer de tillgängliga modellerna (inklusive algoritmer och parametrar) och viktigast av allt, överflöd av källdomändata, genom statistiskt tillförlitliga metoder, vilket gör överföringen lärande praktiskt och lätt att använda för verkliga tillämpningar. För att ta itu med denna utmaning måste man ta hänsyn till skillnaden i både marginell och villkorlig fördelning på samma gång, men inte bara en av dem. I detta dokument formulerar vi ett nytt kriterium för att övervinna "dubbel" distributionsskifte och presentera ett praktiskt tillvägagångssätt "Transfer Cross Validation" (TrCV) för att välja både modeller och data i en korsvalidering ram, optimerad för överföring lärande. Tanken är att använda viktning av densitetsförhållandet för att övervinna skillnaden i marginalfördelning och föreslå ett "omvänd valideringsförfarande" för att kvantifiera hur väl en modell approximerar den verkliga villkorliga fördelningen av måldomänen. Nyttan av TrCV visas på olika gränsöverskridande uppgifter, inklusive utvärdering av vinkvalitet, rankning av webbanvändare och textkategorisering. Experimentresultaten visar att den föreslagna metoden överträffar både traditionell korsvalidering och en toppmodern metod som endast beaktar marginell distributionsförändring. Programvaran och dataseten är tillgängliga från författarna.
Inom det allmänna området för maskininlärning har problemet med bristande märkning åtgärdats genom att man utnyttjat överföringsinlärning REF genom att använda en omvänd validering för att utföra korsvalidering när antalet märkta data är begränsat.
Cross Validation Framework to Choose Amongst Models and Datasets for Transfer Learning
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}