![](/images/graphics-bg.png)
Generalization Bounds Derived IPM-Based Regularization for Domain Adaptation
المؤلفون المشاركون
Li, Dong
Pan, Zhisong
Hu, Guyu
Meng, Juan
Zhang, Yanyan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Domain adaptation has received much attention as a majorform of transfer learning.
One issue that should be considered indomain adaptation is the gap between source domain andtarget domain.
In order to improve the generalization abilityof domain adaption methods, we proposed a frameworkfor domain adaptation combining source and target data,with a new regularizer which takes generalization boundsinto account.
This regularization term considers integralprobability metric (IPM) as the distance between thesource domain and the target domain and thus can boundup the testing error of an existing predictor from theformula.
Since the computation of IPM only involvestwo distributions, this generalization term is independentwith specific classifiers.
With popular learning models,the empirical risk minimization is expressed as a generalconvex optimization problem and thus can be solved effectivelyby existing tools.
Empirical studies on synthetic data forregression and real-world data for classification show theeffectiveness of this method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Meng, Juan& Hu, Guyu& Li, Dong& Zhang, Yanyan& Pan, Zhisong. 2015. Generalization Bounds Derived IPM-Based Regularization for Domain Adaptation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099744
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Meng, Juan…[et al.]. Generalization Bounds Derived IPM-Based Regularization for Domain Adaptation. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099744
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Meng, Juan& Hu, Guyu& Li, Dong& Zhang, Yanyan& Pan, Zhisong. Generalization Bounds Derived IPM-Based Regularization for Domain Adaptation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099744
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099744
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)