I många förutsägelser uppgifter, välja relevanta funktioner är avgörande för att uppnå god generalisering prestanda. De flesta funktionsvalsalgoritmer anser att alla funktioner är a priori lika sannolikt att vara relevanta. I den här artikeln använder vi överföringslärande -lärande på en ensemble av relaterade uppgifter - för att konstruera en informativ tidigare om funktionsrelevans. Vi antar att funktioner själva har meta-funktioner som predikterar deras relevans för förutsägelsen uppgift, och modellera deras relevans som en funktion av meta-features med hjälp av hyperparametrar (kallas meta-priors). Vi presenterar en konvex optimeringsalgoritm för att samtidigt lära sig meta-priors och funktionsvikter från en ensemble av relaterade förutsägelser uppgifter som delar en liknande relevans struktur. Vårt tillvägagångssätt överför "meta priors" mellan olika uppgifter, vilket gör det möjligt att hantera inställningar där uppgifter har non overlapping funktioner eller relevansen av funktioner varierar över uppgifterna. Vi visar att inlärningsfunktion relevans förbättrar prestanda på två verkliga datauppsättningar som illustrerar sådana inställningar: 1) förutsäga betyg i ett samarbete filtrering uppgift, och (2) särskilja argument för ett verb i en mening.
Lee och Al. REF-överföring har relevans som en tidigare fördelning på en viktvektor i en generaliserad linjär modell.
Learning a meta-level prior for feature relevance from multiple related tasks
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}