ABSTRACT-Detta papper behandlar mönsterklassificering inom ramen för domänanpassning genom att överväga metoder som löser problem där utbildningsdata antas vara tillgängliga endast för en källdomän som skiljer sig (även om den är relaterad) från måldomänen för (omärkt) testdata. Två huvudsakliga nya bidrag föreslås: 1) en teknik för domänanpassningsstöd för vektormaskin (DASVM) som utvidgar formuleringen av stödvektormaskiner (SVM) till ramen för domänanpassning och 2) en cirkulär strategi för indirekt noggrannhetsbedömning för validering av inlärning av domänanpassningsklassificeringar när det inte finns några riktiga etiketter för de måldomäniska instanserna. Experimentella resultat, som erhållits på en serie av tvådimensionella leksaksproblem och på två verkliga datamängder relaterade till hjärnans datorgränssnitt och fjärranalysapplikationer, bekräftade effektiviteten och tillförlitligheten hos både DASVM-tekniken och den föreslagna cirkulära valideringsstrategin.
Bruzzone och Marconcini REF föreslog en Domain Adaptation Support Vector Machine (DASVM) för att lära sig en klassi er på ett iterativt sätt.
Domain Adaptation Problems: A DASVM Classification Technique and a Circular Validation Strategy
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}