Områdeslika åtgärder kan användas för att mäta anpassningsförmåga och välja ut lämpliga data för överföring av lärande, men befintliga metoder definierar ad hoc-åtgärder som bedöms vara lämpliga för respektive uppgifter. Inspirerade av arbetet med läroplanslärande, föreslår vi att lära sig data urval åtgärder med Bayesian Optimization och utvärdera dem över modeller, domäner och uppgifter. Våra lärda åtgärder överträffar befintliga domänliknande åtgärder betydligt på tre uppgifter: känsloanalys, del av talmärkning och tolkning. Vi visar vikten av att komplettera likhet med mångfald, och att inlärda åtgärder i viss mån kan överföras mellan modeller, domäner och till och med uppgifter.
När det gäller val av vektorbaserade data lär sig REF att välja data med Bayesian optimering, och utforskade word2vec för det ändamålet.
Learning to select data for transfer learning with Bayesian Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}