Abstrakt. När märkta exempel inte är lätt tillgängliga är aktivt lärande och överföringslärande separata insatser för att få märkta exempel på induktivt lärande. Aktivt lärande ber domänexperter att märka en liten uppsättning exempel, men det finns en kostnad för varje svar. Även om överföringslärande skulle kunna låna märkta exempel från en annan domän utan att ådra sig någon märkningskostnad, finns det ingen garanti för att de överförda exemplen faktiskt kommer att bidra till att förbättra inlärningsnoggrannheten. För att lösa båda problemen föreslår vi en ram för att aktivt överföra kunskap över domäner, och den viktigaste intuitionen är att använda den kunskap som överförs från andra domäner så ofta som möjligt för att hjälpa till att lära sig den aktuella domänen, och fråga experter endast när det är nödvändigt. För att göra detta undersöks namngivna exempel från den andra domänen (utanför domänen) på grundval av deras sannolikhet att korrekt märka exemplen på den nuvarande domänen (in-domänen). När denna sannolikhet är låg, kommer dessa out-of-domänen exempel inte att användas för att märka in-domänen exempel, men domänexperter konsulteras för att ge klassetikett. Vi härleder ett provtagningsfel bundet och en fråga som är bunden att visa att den föreslagna metoden effektivt kan minska risken för domänskillnader genom att överföra domänkunskap endast när de är användbara, och fråga domänexperter endast när det är nödvändigt. Experimentella studier har använt syntetiska dataset och två typer av verkliga dataset, inklusive fjärranalys och textklassificeringsproblem. Den föreslagna metoden jämförs med tidigare föreslagna överföringslärande och aktiva inlärningsmetoder. Över alla jämförelser kan det föreslagna tillvägagångssättet uppenbarligen överträffa modellen för överföringslärande i klassificeringsnoggrannhet med tanke på olika datauppsättningar utanför huvudområdet. När det till exempel gäller datauppsättningen för fjärranalys uppnår den föreslagna metoden en noggrannhet på omkring 94,5 %, medan den jämförbara modellen för överföringsutbildning i de flesta fall sjunker till mindre än 89 %. Programvaran och dataseten är tillgängliga från författarna.
På liknande sätt, Shi et al. REF använde klassificeringen från källkodsdomänen för att besvara frågorna så ofta som möjligt, och måldomänetiketterna ställs endast vid behov.
Actively transfer domain knowledge
{'venue': 'In European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}