Domänanpassning är den övervakade inlärningsmiljö där utbildnings- och testdata provtas från olika distributioner: utbildningsdata provtas från en källdomän, medan testdata provtas från en måldomän. I detta dokument föreslås och studeras ett tillvägagångssätt, som kallas domänanpassning på funktionsnivå (flda), som modellerar beroendet mellan de två domänerna med hjälp av en överföringsmodell på funktionsnivå som är utbildad för att beskriva överföringen från källa till måldomän. Därefter utbildar vi en domänanpassad klassificeringsapparat genom att minimera den förväntade förlusten under den resulterande överföringsmodellen. För linjära klassificeringar och en stor familj av förlustfunktioner och överföringsmodeller kan denna förväntade förlust beräknas eller approximeras analytiskt och minimeras effektivt. Vår empiriska utvärdering av flda fokuserar på problem som består av binära och räkna data där överföringen kan modelleras naturligt via en dropout distribution, vilket gör det möjligt för klassificeraren att anpassa sig till skillnader i marginal sannolikhet för funktioner i källan och måldomänen. Våra experiment på flera verkliga problem visar att flda presterar på samma sätt som toppmoderna domänanpassningstekniker.
I REF-modellen Feature Level Domain Adaptation (FLDA) modelleras beroendet mellan de två domänerna med hjälp av en överföringsmodell på featurelevel som är utbildad för att beskriva överföringen från källa till måldomän.
Feature-Level Domain Adaptation