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Hamza Cherkaoui

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TOOL · CL_30947 · May 14 · 04:00

新的迁移学习方法优化了线性模型的源选择

研究人员开发了一种用于线性模型迁移学习的新方法，专注于目标任务标记数据有限的场景。该方法自适应地选择从哪些源数据集迁移以及使用多少样本，采用基于估计迁移增益的接受/拒绝规则。该方法旨在最大化正向迁移并最小化负向迁移，在合成数据和真实世界数据的实验中，与现有基线相比均显示出持续的收益。