パラメトリックモデルにおける因果関係に基づくドメイン適応と半教師あり学習の情報理論的分析

因果関係の方向性によって、ラベル付きソースデータと無ラベルターゲットデータの有用性が大きく異なる。因果学習では、ラベル分布が変わらない場合にのみソースデータが有効であり、無ラベルターゲットデータは有用ではない。一方、反因果学習では、無ラベルターゲットデータが常に有用であり、ラベル分布の変化に応じてソースデータの有用性が変わる。