डोमेन अनुकूलन: अध्ययन सीमाएँ और एल्गोरिद्म

यह पेपर डोमेन अनुकूलन की सामान्य समस्या पर चर्चा करता है जो कई प्रकार के अनुप्रयोगों में उत्पन्न होती है जहाँ उपलब्ध लेबल किए गए नमूने का वितरण परीक्षण डेटा से थोड़ा भिन्न होता है। बेन-डेविड एट अल. (2007) के पिछले कार्य पर आधारित होते हुए, हम वितरणों के बीच एक नवीन दूरी, विसंगति दूरी, प्रस्तुत करते हैं, जो अकारण हानि कार्यों के साथ अनुकूलन समस्याओं के लिए तैयार की गई है। हम विभिन्न हानि कार्यों के लिए सीमित नमूनों से विसंगति दूरी का अनुमान लगाने के लिए राडेमेकर जटिलता सीमाएँ देते हैं। इस दूरी का उपयोग करते हुए, हम हानि कार्यों के एक विस्तृत परिवार के लिए डोमेन अनुकूलन के लिए नवीन सामान्यीकरण सीमाएँ निकालते हैं। हम बड़े वर्गों के नियमितीकरण-आधारित एल्गोरिद्मों के लिए कई नए अनुकूलन सीमाएँ भी प्रस्तुत करते हैं, जिसमें समर्थन वेक्टर मशीन और अनुभवात्मक विसंगति पर आधारित कर्नेल रिज़ regresion शामिल हैं। यह विभिन्न हानि कार्यों के लिए अनुभवात्मक विसंगति को न्यूनतम करने की समस्या के हमारे विश्लेषण को प्रेरित करता है, जिसके लिए हम नवीन एल्गोरिद्म भी देते हैं। हम प्रारंभिक प्रयोगों के परिणामों की रिपोर्ट करते हैं जो हमारी विसंगति न्यूनतम एल्गोरिद्मों के डोमेन अनुकूलन के लाभों को प्रदर्शित करते हैं।