کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6940435 1450013 2018 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A discriminative feature mapping approach to heterogeneous domain adaptation
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد نقشه برداری ویژگی های تشخیصی به سازگاری دامنه ناهمگن
کلمات کلیدی
سازگاری دامنه ناهمگن، پیش بینی داده ها، یادگیری ویژگی طبقه بندی تحت نظارت، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Heterogeneous domain adaptation algorithms address a key issue in applied machine learning: How can we improve the learning task in one domain by leveraging the data from another domain? We extend this problem to the more severe case where the two input domains do not share any common features or instances. In this paper, we present a simple and intuitive technique called Cross-Domain Mappings (CDM) to address the problem. First, we separate the source data instances into distinct classes by using a separation method. We then apply a regression technique to map each labeled target data instance to be as close as possible to the center of the source data group with the same class label. Finally, we again use a separation method to separate all the data instances into distinct classes. Experimental results on some benchmark data sets clearly demonstrate that our approach is effective for learning discriminative features of supervised classification with few training instances from the target domain in practice.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 106, 15 April 2018, Pages 13-19
نویسندگان
, ,