כתבה
arXiv cs.LG ·
למידה עצמאית תפוצה: תרגום והעברה של ידע
Guided Adversarial Robust Transfer Learning with Source Mixing
מחקר חדש מציע שיטה ללמידה עצמאית תפוצה, המאפשרת תרגום והעברה של ידע בין מאגרי נתונים שונים. השיטה, הנקראת Guided Adversarial Robust Transfer (GART) learning, מסוגלת לשפר את תוצאות הלמידה במקרים שבהם יש מוגבלות בנתונים. המחקר מציע דגמים גנטיים לחיזוי רמות קולסטרול בעורקים על ידי שימוש בנתוני רישום אלקטרוניים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2309.06534v2 Announce Type: replace Abstract: Transfer learning is a critical technique that enables the application of knowledge gained from existing tasks or domains to improve performance on a new one, reducing the need for extensive data and training in each new context. Many existing transfer learning methods rely on leveraging information from source populations closely resembling the target population. However, this approach often overlooks valuable knowledge that may be present in different yet potentially related auxiliary samples. When dealing with a limited amount of target data and multiple source data, we introduce a novel approach, Guided Adversarial Robust Transfer (GART) learning, that breaks free from strict similarity constraints. GART is designed to optimize the mo
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית