Många inlärningsuppgifter har deluppgifter för vilka det finns mycket träningsdata. Därför vill vi överföra lärande från den gamla, allmänna uppgiften till en mer specifik ny uppgift, för vilken det ofta finns mindre data. Medan arbetet med att överföra lärande ofta överväger hur den gamla uppgiften bör påverka lärandet om den nya uppgiften, visar vi i detta dokument att det bidrar till att ta hänsyn till hur den nya uppgiften påverkar det gamla. Speciellt utför vi gemensam avkodning av separat utbildade sekvensmodeller, vilket bevarar osäkerheten mellan uppgifterna och gör det möjligt för information från den nya uppgiften att påverka förutsägelser om den gamla uppgiften. På två standarduppsättningar textdata visar vi att gemensam avkodning överträffar kaskad avkodning.
REF undersökte hur måluppgiften påverkar källuppgiften och visade att avkodning för överföring är bättre än ingen överföring, och gemensam avkodning är bättre än kaskadavkodning.
Composition Of Conditional Random Fields For Transfer Learning
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}