R^2-HGP: 異種転移学習のための二重正則化ガウス過程

この記事は、二重正則化ガウス過程を用いた異種転移学習のための新しいアプローチ、R^2-HGPを紹介しています。これは、異なるソースからのデータや異なる特性を持つデータを扱う際の機械学習モデルの性能向上に焦点を当てていることを示唆しています。ガウス過程の使用は、不確実性推定を提供する可能性のある確率的アプローチを示しています。「二重正則化」という用語は、過剰適合を防ぎ、汎化性能を向上させるための取り組みを意味しています。

• •異種転移学習に焦点を当てています。
• •二重正則化ガウス過程を採用しています。
• •多様なデータソースを用いたモデル性能の向上を目指しています。
• •ガウス過程の使用により、不確実性推定を提供する可能性があります。