論文の概要: Best-Effort Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05816v1
- Date: Wed, 10 May 2023 00:09:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 14:56:06.678993
- Title: Best-Effort Adaptation
- Title（参考訳）: ベストエフォート適応
- Authors: Pranjal Awasthi, Corinna Cortes, Mehryar Mohri
- Abstract要約: 本稿では, 試料再重み付け法に関する新しい理論的解析を行い, 試料再重み付け法を一様に保持する境界について述べる。
これらの境界が、我々が詳細に議論する学習アルゴリズムの設計を導く方法を示す。
本稿では,本アルゴリズムの有効性を実証する一連の実験結果について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.00856290846247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study a problem of best-effort adaptation motivated by several
applications and considerations, which consists of determining an accurate
predictor for a target domain, for which a moderate amount of labeled samples
are available, while leveraging information from another domain for which
substantially more labeled samples are at one's disposal. We present a new and
general discrepancy-based theoretical analysis of sample reweighting methods,
including bounds holding uniformly over the weights. We show how these bounds
can guide the design of learning algorithms that we discuss in detail. We
further show that our learning guarantees and algorithms provide improved
solutions for standard domain adaptation problems, for which few labeled data
or none are available from the target domain. We finally report the results of
a series of experiments demonstrating the effectiveness of our best-effort
adaptation and domain adaptation algorithms, as well as comparisons with
several baselines. We also discuss how our analysis can benefit the design of
principled solutions for fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: 対象ドメインの正確な予測器を決定するために,ラベル付きサンプルが適度に利用可能であり,さらにラベル付きサンプルがかなり多い別のドメインからの情報を活用することを目的とした,いくつかのアプリケーションや考慮によるベストエフォート適応の問題について検討する。
本稿では, 標本再重み付け法に関する新しい, 一般の相違に基づく理論解析について述べる。
これらの境界が、我々が詳細に議論する学習アルゴリズムの設計を導く方法を示す。
さらに、学習保証とアルゴリズムは、標準領域適応問題に対する改善ソリューションを提供しており、対象領域から利用可能なラベル付きデータはほとんどないことを示した。
最終的に、我々の最善適応アルゴリズムとドメイン適応アルゴリズムの有効性を実証する一連の実験結果と、いくつかのベースラインとの比較結果を報告した。
また、我々の分析が微調整のための原理的ソリューションの設計にどう役立つかについても論じる。
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