خانه راهنمای خرید پیگیری سفارش پشتیبانی درباره ما تماس با ما
محصولات مرتبط
دانلود قالب پاورپوینت مهندسی کامپیوتر Computer PowerPoint
دانلود قالب پاورپوینت مهندسی کامپیوتر Computer PowerPoint
قیمت : 10,500 تومان
دانلود حل المسائل مهندسی نرم افزار یان سامرویل Ian Sommerville
دانلود حل المسائل مهندسی نرم افزار یان سامرویل Ian Sommerville
قیمت : 23,625 تومان
مقاله بررسی چارچوب های یادگیری عمیق مقیاس پذیر
مقاله بررسی چارچوب های یادگیری عمیق مقیاس پذیر
قیمت : 15,750 تومان
مقاله مروری بر معماری یادگیری عمیق برای تصویربرداری مغز مبتنی بر EEG
مقاله مروری بر معماری یادگیری عمیق برای تصویربرداری مغز مبتنی بر EEG
قیمت : 15,750 تومان

مقاله وزن دهی پیش‌بینی برای انطباق دامنه

مقاله وزن دهی پیش‌بینی برای انطباق دامنه

عنوان مقاله فارسی: وزن دهی پیش‌بینی برای انطباق دامنه

عنوان مقاله لاتین: Prediction Reweighting for Domain Adaptation

نویسندگان: Shuang Li; Shiji Song; Gao Huang

تعداد صفحات: 13

سال انتشار: 2017

زبان: لاتین



Abstract:

There are plenty of classification methods that perform well when training and testing data are drawn from the same distribution. However, in real applications, this condition may be violated, which causes degradation of classification accuracy. Domain adaptation is an effective approach to address this problem. In this paper, we propose a general domain adaptation framework from the perspective of prediction reweighting, from which a novel approach is derived. Different from the major domain adaptation methods, our idea is to reweight predictions of the training classifier on testing data according to their signed distance to the domain separator, which is a classifier that distinguishes training data (from source domain) and testing data (from target domain). We then propagate the labels of target instances with larger weights to ones with smaller weights by introducing a manifold regularization method. It can be proved that our reweighting scheme effectively brings the source and target domains closer to each other in an appropriate sense, such that classification in target domain becomes easier. The proposed method can be implemented efficiently by a simple two-stage algorithm, and the target classifier has a closed-form solution. The effectiveness of our approach is verified by the experiments on artificial datasets and two standard benchmarks, a visual object recognition task and a cross-domain sentiment analysis of text. Experimental results demonstrate that our method is competitive with the state-of-the-art domain adaptation algorithms.

فایل هایی که پس از خرید می توانید دانلود نمائید

prediction reweighting for domain adaptation_1623657247_49134_4145_1369.zip2.31 MB
پرداخت و دانلود محصول
بررسی اعتبار کد دریافت کد تخفیف
مبلغ قابل پرداخت : 15,750 تومان پرداخت از طریق درگاه
انتقال به صفحه پرداخت