De senaste åren har intresset för överföringsutbildning ökat. Trots den stora mängd forskning som bedrivs inom detta område finns det fortfarande utmaningar när det gäller att tillämpa den kunskap som inhämtats från flera källdomäner till en måldomän. Först, data från flera källdomäner kan vara semantiskt relaterade, men har olika distributioner. Det är inte klart hur man kan utnyttja distributionsskillnaderna mellan flera källdomäner för att öka inlärningsprestandan på en måldomän. För det andra, många verkliga tillämpningar kräver denna överföring lärande att utföras på ett distribuerat sätt. För att möta dessa utmaningar föreslår vi ett samförståndsregelverk för överföring av lärande från flera källdomäner till ett måldomän. Inom denna ram utbildas en lokal klassificering genom att man tar hänsyn till både lokala data som finns tillgängliga i en källkodsdomän och prognossamförståndet med klassificeringsföretagen från andra källdomäner. Dessutom kan träningsalgoritmen implementeras på ett distribuerat sätt, där alla källdomäner behandlas som slavnoder och måldomänen används som masternod. För att kombinera utbildningsresultaten från flera källdomäner behöver den bara dela med sig av vissa statistiska data i stället för det fullständiga innehållet i deras märkta data. Detta kan blygsamt avlasta integriteten oro och undvika behovet av att ladda upp alla data till en central plats. Slutligen, våra experimentella resultat visar effektiviteten i vårt samförstånd legalisering lärande.
Consensus legalisering använder prover av multi-source domäner för att konstruera olika klassificeringar som i REF.
Transfer learning from multiple source domains via consensus regularization
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}