有限目标标注数据下的多源自适应理论
机器学习
2020-11-02 v2 机器学习
摘要
我们对多源域自适应问题进行了理论与算法研究，该常见场景中学员仅能获取有限量的标注目标数据，但拥有来自多个源域的大量标注数据。我们表明，基于模型选择思想的一类新算法在此场景下享有非常有利的保证，并讨论了影响某些替代技术的理论障碍。我们还报告了使用我们算法的若干实验结果，证明了其实用有效性。
引用
@article{arxiv.2007.09762,
title = {A Theory of Multiple-Source Adaptation with Limited Target Labeled Data},
author = {Yishay Mansour and Mehryar Mohri and Jae Ro and Ananda Theertha Suresh and Ke Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09762},
year = {2020}
}
备注
20 pages