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講演抄録/キーワード
講演名 2011-11-10 15:45
マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応
岡田拓之上原邦昭神戸大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 転移学習の1つにドメイン適応がある.
従来のドメイン適応では、補助ドメインにはラベルあり事例があり,対象ドメインにはラベルあり事例がない,教師なしドメイン適応が提案されてきた.
本稿では,対象ドメインに少量のラベルあり事例を有する半教師付きドメイン適応を考える.
半教師付きドメイン適応には,補助ドメインのラベルあり事例と対象ドメインのラベルなし事例が与えられるが,
対象ドメインのラベルあり事例は非常に少ないと仮定されたものである.
この問題を精度よく解くために,我々はカーネル関数のパラメータをマルチカーネル学習によって自動推定するドメイン適応を検討する.
これは,問題が解きやすくなるような事例の拡張空間を考え,拡張空間における最適なカーネル関数をSVMとマルチカーネル学習によって求める手法である.
このような手法により,両ドメインの分布を高次元空間で近づけるのに適したカーネル関数が得られる.
最後に,実験によって本手法の有効性を検討する. 
(英) We are interested in the problem of domain
adaptation,a branch of transfer learning. Traditional, unsupervised,
domain adaptation assumes that data are labeled in the source domain,
but not in the target domain. Here, we consider semi-supervised domain
adaptation, in which a small amount of labeled data is also available
in the target domain. In this paper, we attack semi-supervised domain
adaption by automatically estimating kernel parameters via
multiple kernel learning (MKL). To make the problem easier to solve,
we consider the extended space and
solve the SVM objective and MKL in that space.
Then,we obtain the optimal kernel function in that space.
By doing so, the obtained
kernel function maximizes the similarity between the source and target
distributions in the higher-dimensional space. Finally, we examine the
empirical effectiveness of our method.
キーワード (和) ドメイン適応 / マルチカーネル学習 / / / / / /  
(英) domain adaptation / multiple kernel learning / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-79, pp. 251-256, 2011年11月.
資料番号 IBISML2011-79 
発行日 2011-11-02 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2011-11-09 - 2011-11-11 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Womens Univ. 
テーマ(和) 第14回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) The 14th IBIS workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Semi-supervised domain adaptation with multiple kernel learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ドメイン適応 / domain adaptation  
キーワード(2)(和/英) マルチカーネル学習 / multiple kernel learning  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 拓之 / Hiroyuki Okada / オカダ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara /
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者
発表日時 2011-11-10 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2011-79 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.275 
ページ範囲 pp.251-256 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IBISML-2011-11-02 


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