Traditionell spektralklassificering har visat sig vara effektiv när det gäller att hantera både märkta och omärkta data när dessa data kommer från samma domän. I många verkliga applikationer vill vi dock använda de märkta uppgifterna från en domän (kallas in-domän) för att klassificera de omärkta uppgifterna i en annan domän (out-of-domain). Detta problem händer ofta när det är svårt att få tag på märkta data i en domän medan det finns gott om märkta data från en relaterad men annorlunda domän. I allmänhet är detta ett överföringslärandeproblem där vi vill klassificera de omärkta uppgifterna genom de märkta uppgifterna, även om dessa uppgifter inte kommer från samma domän. I detta dokument formulerar vi detta problem med att lära sig om domänöverföringar under en ny ram för spektralklassificering, där den objektiva funktionen införs för att försöka uppnå överensstämmelse mellan den interna tillsynen och den inneboende strukturen utanför domänen. Genom optimering av kostnadsfunktionen överförs etikettinformationen från in-domändata effektivt för att hjälpa till att klassificera omärkta data från out-of-domain. Vi utför omfattande experiment för att utvärdera vår metod och visa att vår algoritm uppnår betydande förbättringar i klassificeringsprestanda över många toppmoderna algoritmer.
I REF ) införs en spektral klassificeringsbaserad ram med hjälp av en objektiv funktion som balanserar övervakningen av källdomänen och måldomänens struktur.
Spectral domain-transfer learning
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}