I detta papper anser vi att binär överföring lärande problem, med fokus på hur man väljer och kombinera källor från en stor pool för att ge en bra prestanda på en måluppgift. Konspirera vårt scenario till verkliga världen, vi antar inte direkt tillgång till källdata, utan snarare vi använder källhypoteser utbildade från dem. Vi föreslår en effektiv algoritm som väljer relevanta källhypoteser och funktion dimensioner samtidigt, bygger på litteraturen på bästa delmängd urvalsproblem. Vår algoritm uppnår toppmoderna resultat på tre datauppsättningar med datorseende, vilket i hög grad överträffar både överföringslärande och populära funktionsvalsgrunder i en liten urvalsmiljö. Vi presenterar också en randomiserad variant som uppnår samma resultat med beräkningskostnaden oberoende av antalet källhypoteser och funktionsmått. Dessutom, vi teoretiskt bevisa att, under rimliga antaganden på källan hypoteser, vår algoritm kan lära sig effektivt från några exempel.
I REF presenteras skalbara giriga algoritmer för överföringslärande, där författarna fokuserar på hur man väljer och kombinerar källor från en stor datapool för att ge goda resultat på en måluppgift.
Scalable Greedy Algorithms for Transfer Learning
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}