Machine learningMachine learning
ベイジアン転移学習
ベイジアン転移学習は、データが豊富なソースドメインからの知識を利用して、データが乏しいターゲットドメインで訓練されたモデルのための情報量の多い事前分布を構築する確率的フレームワークである。ソースドメインの知識をパラメータ上の事前分布としてエンコードすることにより、このフレームワークは、非常に限られたラベル付き例であっても、ターゲットタスクでモデルがうまく汎化できるようにする。
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出典
- Raina, R., Ng, A. Y., & Koller, D. (2006). Constructing informative priors using transfer learning. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 713–720. ACM. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Transfer Learning (Probabilistic Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-transfer-learning
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