Överför lärande hjälper till att bygga ett system för att känna igen och tillämpa kunskap och erfarenhet som lärts i tidigare uppgifter (källuppgift) till nya uppgifter eller nya områden (måluppgift), som delar viss gemensamhet. De två viktiga faktorer som påverkar resultaten av modeller för överföringslärande är: a) storleken på måldatauppsättningen och b) likheten i fördelningen mellan käll- och målområden. Hittills har det inte gjorts någon större undersökning av hur viktiga dessa faktorer är. I detta dokument undersökte vi effekten av måldatauppsättningens storlek och likheten mellan käll- och måldomäner på modellens prestanda genom en rad experiment. Vi fann att mer data alltid är fördelaktigt, och att modellens prestanda förbättrades linjärt med loggen av datastorlek, tills vi var slut på data. Eftersom käll-/måldomäner skiljer sig åt krävs mer data och finjustering kommer att ge bättre prestanda än extrahering av funktioner. När käll-/måldomäner är likartade och datastorleken är liten, ger finjustering och funktionsextraktion likvärdiga prestanda. Vi hoppas att vår studie inspirerar till ytterligare arbete med att överföra lärande, vilket fortsätter att vara en mycket viktig teknik för att utveckla praktiska tillämpningar för maskininlärning inom affärsområden.
Genom en serie experiment på effekten av måldatauppsättning storlek och källa / mål domän likhet, Bernico et al. REF visade att mer data och en liknande distribution alltid är till nytta för överföring av lärande.
Investigating the Impact of Data Volume and Domain Similarity on Transfer Learning Applications
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}