Fugu-MT 論文翻訳(概要): PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multi-view learning

論文の概要: PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multi-view learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01048v1
Date: Tue, 2 Jan 2024 06:00:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 14:48:14.699021
Title: PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multi-view learning
Title（参考訳）: 多視点学習のためのPAC-Bayesian領域適応境界
Authors: Mehdi Hennequin and Khalid Benabdeslem and Haytham Elghazel
Abstract要約: 2つのパラダイムを統合するために、パック・ベイズ理論との一般化境界の解析を提案する。マルチビュー領域適応設定に適した新しい距離を導入する。そして、導入した発散を推定するためにパック・ベイズ境界を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9438207505148947
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a series of new results for domain adaptation in the multi-view learning setting. The incorporation of multiple views in the domain adaptation was paid little attention in the previous studies. In this way, we propose an analysis of generalization bounds with Pac-Bayesian theory to consolidate the two paradigms, which are currently treated separately. Firstly, building on previous work by Germain et al., we adapt the distance between distribution proposed by Germain et al. for domain adaptation with the concept of multi-view learning. Thus, we introduce a novel distance that is tailored for the multi-view domain adaptation setting. Then, we give Pac-Bayesian bounds for estimating the introduced divergence. Finally, we compare the different new bounds with the previous studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多視点学習環境におけるドメイン適応に関する一連の新しい結果について述べる。ドメイン適応における複数の視点の組み入れは,これまでの研究ではほとんど注目されなかった。このようにして,pac-ベイズ理論を用いた一般化境界の解析を行い,現在別々に扱われている2つのパラダイムを統合する。まず、Germainらによる以前の研究に基づいて、Germainらによって提案された分布間の距離を多視点学習の概念によるドメイン適応に適用する。そこで我々は,マルチビュー領域適応設定に適した新しい距離を導入する。次に、導入された発散を推定するためにpac-ベイズ境界を与える。最後に、異なる新しい境界を以前の研究と比較する。

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