A GENERALIZED KERNEL-BASED RANDOM K-SAMPLESETS METHOD FOR TRANSFER LEARNING
Message:
Abstract:
Transfer learning allows the knowledge transference from the source (training dataset) to target (test dataset) domain. Feature selection for transfer learning (f-MMD) is a simple and effective transfer learning method, which tackles the domain shift problem. f-MMD has good performance on small-sized datasets, but it suffers from two major issues: i) computational efficiency and predictive performance of f-MMD is challenged by the application domains with large number of examples and features, and ii) f-MMD considers the domain shift problem in fully unsupervised manner. In this paper, we propose a new approach to break down the large initial set of samples into a number of small-sized random subsets, called samplesets. Moreover, we present a feature weighting and instance clustering approach, which categorizes the original feature samplesets into the variant and invariant features. In domain shift problem, invariant features have a vital role in transferring knowledge across domains. The proposed method is called RAkET (RAndom k samplesETs), where k is a parameter that determines the size of the samplesets. Empirical evidence indicates that RAkET manages to improve substantially over f-MMD, especially in domains with large number of features and examples. We evaluate RAkET against other well-known transfer learning methods on synthetic and real world datasets.
Language:
English
Published:
Iranian Journal of Science and Technology Transactions of Electrical Engineering, Volume:39 Issue: 2, 2015
Pages:
193 to 207
magiran.com/p1491661  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!