学术报告信息 DMIC沙龙2012-7-21
报告人： 张玉红
报告题目：一种基于类分布的多源领域动态适应方法
时间：周六（7月21日），下午15:00
地点：斛兵楼416
摘要：基 于协同和自学习方法的多分类器系统被广泛用于解决目标领域未标记的多源迁移学习。该类方法采取相对一致的适应策略，即先对目标领域进行预标记，再从中选择 置信度较高的实例加入到各源领域迭代训练。这种一致的适应机制与各源领域的差异性不符，影响了最终的学习性能。本文基于类分布差距提出一种多源领域的动态 实例选择方法MDACD（Multi-domains Dynamic Adaptation based on Class Distribution），首先利用类分布信息剔除不适应的源领域参与预标记过程，再根据每个源领域与目标领域的类分布差距动态的选择预标记实例加入到各源领域进行迭代训练，最后进行有选择的集成预测。实验结果表明了算法由于已有的多分类器系统。
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