高次元データ解析のための条件付きスパイクアンドスラブ事前分布を用いた共変量重視頑健局所情報転移

本論文では、高次元データ解析のための新しい転移学習手法CONCERTを提案する。CONCERTは、条件付きスパイクアンドスラブ事前分布を用いることで、ターゲットデータとソースデータの局所的な類似性を捉え、ロバストに情報を転移することができる。