We study generalization under labeled shift for categorical and general normed label spaces. We propose a series of methods to estimate the importance weights from labeled source to unlabeled target domain and provide confidence bounds for these estimators. We deploy these estimators and provide generalization bounds in the unlabeled target domain.


翻译:我们研究在标签的转换下对绝对和一般规范标签空间进行概括化研究,我们提出了一系列方法来估计从标签来源到未标签目标域的重要性,并为这些估计者提供信任界限。我们部署这些估计者,并在无标签目标域提供一般化界限。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
【资源】领域自适应相关论文、代码分享
专知
32+阅读 · 2019年10月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
迁移学习之Domain Adaptation
全球人工智能
18+阅读 · 2018年4月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
17+阅读 · 2021年7月18日
VIP会员
相关资讯
【资源】领域自适应相关论文、代码分享
专知
32+阅读 · 2019年10月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
迁移学习之Domain Adaptation
全球人工智能
18+阅读 · 2018年4月11日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员