Representationsinlärning är en lovande teknik för att upptäcka funktioner som tillåter övervakade klassificeringar att generalisera från en källa domändataset till godtyckliga nya domäner. Vi presenterar ett nytt, formellt uttalande om uppgiften att lära sig representera. Vi hävdar att eftersom uppgiften är beräkningsmässigt intractable i allmänhet, är det viktigt för en representation inlärare att kunna införliva expertkunskap under sitt sökande efter användbara funktioner. Genom att använda Posterior Regularization-ramverket utvecklar vi en arkitektur för att integrera fördomar i representationslärande. Vi undersöker tre typer av förutfattade meningar, och experiment på två domänanpassningsuppgifter visar att våra partiska inlärare identifierar betydligt bättre uppsättningar av funktioner än opartiska inlärare, vilket resulterar i en relativ minskning av felet på mer än 16% för båda uppgifterna, med avseende på befintliga state-of-the-art representation learning techniques.
REF hävdar att det är svårt att beräkna en optimal funktionsrepresentation och föreslår ett nytt ramverk som gör det möjligt att integrera tidigare kunskaper i representationslärande.
Biased Representation Learning for Domain Adaptation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}