I detta dokument behandlas det allmänna problemet med domänanpassning som uppstår i en rad olika tillämpningar där fördelningen av det tillgängliga märkta provet skiljer sig något från fördelningen av testdata. Bygger på tidigare arbete av Ben-David et al. (2007) inför vi ett nytt avstånd mellan distributioner, diskrepansavstånd, som är anpassat till anpassningsproblem med godtyckliga förlustfunktioner. Vi ger Rademacher komplexitet gränser för att uppskatta diskrepans avstånd från finita prover för olika förlustfunktioner. Med hjälp av detta avstånd, härleder vi nya generalisering gränser för domänanpassning för en bred familj av förlustfunktioner. Vi presenterar också en serie nya anpassningsgränser för stora klasser av legaliseringsbaserade algoritmer, inklusive stödvektormaskiner och kärnkam regression baserad på den empiriska diskrepansen. Detta motiverar vår analys av problemet med att minimera den empiriska diskrepansen för olika förlustfunktioner som vi också ger nya algoritmer för. Vi rapporterar resultaten av preliminära experiment som visar fördelarna med våra diskrepansminimeringsalgoritmer för domänanpassning.
Diskonteringsavståndet för REF är i sig en generalisering av H-divergensen för Ben-David et al. (2010) från 0-1 förlust till godtyckliga förluster.
Domain Adaptation: Learning Bounds and Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}