使用集成学习的域泛化
机器学习
2021-03-19 v1 人工智能
摘要
域泛化是迁移学习的一个子领域,旨在在没有任何目标域知识的情况下弥合两个不同域之间的差距。我们的方法解决了模型在单一源域上训练时泛化能力弱的问题。从这一视角出发,我们在单一源上训练的基深度学习模型之上构建集成模型,以增强其集体预测的泛化能力。迄今为止取得的结果表明,集成模型相对于任一基学习器均有可观的提升。
引用
@article{arxiv.2103.10257,
title = {Domain Generalization using Ensemble Learning},
author = {Yusuf Mesbah and Youssef Youssry Ibrahim and Adil Mehood Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10257},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 3 figures, 4 tables, summited to IntelliSys 2021