Core Concepts
異なる主成分分析研究からの知識移転は、目標の主成分空間の推定精度を向上させることができます。
Abstract
統計コミュニティで大きな関心を集めている「転移学習」に焦点を当てた研究。
複数のソース主成分分析(PCA)研究から有用な情報を抽出し、ターゲットPCAタスクの推定精度を向上させる2段階の転移学習アルゴリズムを提案。
Grassmannian barycenter法による共有部分空間情報の統合と、その後に得られた推定値を使用してターゲットプライベート部分空間を推定。
PCA研究間での知識移転における利点は、拡大された固有値ギャップに帰せられ、これは従来の教師付き転移学習タスクと異なります。
Stats
転送可能なソース集団が与えられた場合、Grassmannian barycenter法は一般的な場合でも堅牢性と計算上の利点を享受します。
Quotes
"Transfer learning has aroused great interest in the statistical community."
"Our theoretical analysis credits the gain of knowledge transfer between PCA studies to the enlarged eigenvalue gap."