TrAdaBoost

元と目標データの双方にラベルがある場合の転移学習に用いるAdaBoost.普通のAdaBoostとの違いを以下のとおり

  1. 弱学習器は,元データと目標データの両方を使って行う.重みはどちらのデータにも与えられている
  2. 弱学習器の誤差は目標データについて評価
    • 誤差の大きな目標データの重みは増やして,そのデータを次の弱学習器で分類できるようにする
    • 誤差の大きな元データは目標タスクと無関係と考え,その重みを小さくする
  3. 分類のとき,普通のAdaBoostでは全ての弱学習器を用いるが,TrAdaBoostでは学習の後半で獲得されたものだけを用いる

汎化誤差の上限も求められているが,元データを増やしても汎化誤差が減るような式にはなっていない.だが,実験的には元データが有効である場合が示されている.

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:26