論文の概要: Robust Transfer Learning with Unreliable Source Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04606v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 21:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 17:18:01.434029
• Title: Robust Transfer Learning with Unreliable Source Data
• Title（参考訳）: 信頼できないソースデータによるロバストトランスファー学習
• Authors: Jianqing Fan, Cheng Gao, Jason M. Klusowski
• Abstract要約: 対象関数とソース回帰関数との差を測定する「あいまい度レベル」と呼ばれる新しい量を導入する。 本稿では, 簡単な伝達学習手法を提案し, この新しい量が学習の伝達可能性にどのように関係しているかを示す一般的な定理を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.276850367115333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses challenges in robust transfer learning stemming from ambiguity in Bayes classifiers and weak transferable signals between the target and source distribution. We introduce a novel quantity called the ''ambiguity level'' that measures the discrepancy between the target and source regression functions, propose a simple transfer learning procedure, and establish a general theorem that shows how this new quantity is related to the transferability of learning in terms of risk improvements. Our proposed ''Transfer Around Boundary'' (TAB) model, with a threshold balancing the performance of target and source data, is shown to be both efficient and robust, improving classification while avoiding negative transfer. Moreover, we demonstrate the effectiveness of the TAB model on non-parametric classification and logistic regression tasks, achieving upper bounds which are optimal up to logarithmic factors. Simulation studies lend further support to the effectiveness of TAB. We also provide simple approaches to bound the excess misclassification error without the need for specialized knowledge in transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ分類器のあいまいさと,ターゲットとソース分布との間の弱い伝達可能信号から生じる頑健な伝達学習の課題について述べる。 本研究では,対象関数とソース回帰関数の差を計測する「曖昧度レベル」と呼ばれる新しい量を導入し,簡単な伝達学習手順を提案し,この新量とリスク改善の観点からの学習の伝達可能性との関連性を示す一般定理を定式化する。 提案したTABモデル(Transfer Around Boundary)は,ターゲットデータとソースデータのパフォーマンスのバランスを保ちながら,効率的かつ堅牢であり,負の転送を回避しながら分類を改善した。 さらに,非パラメトリック分類およびロジスティック回帰タスクにおけるタブモデルの有効性を実証し,対数係数まで最適である上限値を達成する。 シミュレーション研究はTABの有効性をさらに支援している。 また,転送学習の専門知識を必要とせず,過度な誤分類誤差を限定する簡単な手法を提案する。

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