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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.2
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 334 - 340 (7page)
- DOI
- 10.7232/iems.2018.17.2.334
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Domain adaptation methods aims to improve the accuracy of the target predictive classifier while using the patterns from a related source domain that has large number of labeled data. In this paper, we introduce new kernel weight domain adaptation method based on smoothness assumption of classifier. We propose new simple and intuitive method that can improve the learning of target data by adding distance kernel based cross entropy term in loss function. Distance kernel refers to a matrix which denotes distance of each instances in source and target domain. We efficiently reduced the computational cost by using the stochastic gradient descent method. We evaluated the proposed method by using synthetic data and cross domain sentiment analysis tasks of Amazon reviews in four domains. Our empirical results showed improvements in all 12 domain adaptation experiments.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. LITERATURE REVIEW
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Baccianella, S. / 2010 / Senti Word Net 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining / LREC : 2200 ~ 2204
[학술지(정기간행물)] - LeCun, Y. / 2015 / Deep learning / Nature 521 : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - Bickel, S. / 2009 / Discriminative learning under covariate shift / Journal of Machine Learning Research 10 : 2137 ~ 2155
[학술지(정기간행물)] - Ganin, Y. / 2016 / Domain-adversarial training of neural networks / Journal of Machine Learning Research 17 : 1 ~ 35
[학술대회논문] - Glorot, X. / 2011 / Domain adaptation for large-scale sentiment classification: A deep learning approach / Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML-11) : 513 ~ 520
[학술지(정기간행물)] - LeCun, Y. / 2015 / Deep learning / Nature 521 : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - Bickel, S. / 2009 / Discriminative learning under covariate shift / Journal of Machine Learning Research 10 : 2137 ~ 2155
[학술지(정기간행물)] - Ganin, Y. / 2016 / Domain-adversarial training of neural networks / Journal of Machine Learning Research 17 : 1 ~ 35
[학술대회논문] - Glorot, X. / 2011 / Domain adaptation for large-scale sentiment classification: A deep learning approach / Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML-11) : 513 ~ 520
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