Un Cadre Formel de Boosting pour l'Adaptation de Domaine

Résumé : L' hypothèse PAC classique, selon laquelle les données d' apprentissage et de test sont issues d'une même distribution, n'est pas satisfaite dans bon nombre de problèmes réels en apprentissage. Pour traiter des cas où les données sont issues de distributions source et cible différentes, un cadre récent - l'adaptation de domaine (AD) - permet de concevoir des algorithmes théoriquement fondés. Nous présentons DABOOST basé à la fois sur les théories du Boosting et de l'AD. L'originalité par rapport à l'état de l'art est que notre méthode nécessite uniquement des étiquettes source. Aucune information sur les étiquettes cible n'étant disponible, nous minimisons à la fois l'erreur en classification sur la source, comme ADABOOST, et la proportion de violations de marge sur la cible. Nous montrons théoriquement la convergence de DABOOST avec une borne sur l'erreur en généralisation et donnons des exemples pratiques de son efficacité.
Type de document :
Communication dans un congrès
Laurent Bougrain. Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, May 2012, Nancy, France. 16 p., 2012, Actes de la Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012
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Contributeur : Laurent Bougrain <>
Soumis le : jeudi 25 octobre 2012 - 15:48:43
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:35
Document(s) archivé(s) le : lundi 28 janvier 2013 - 13:41:19

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Amaury Habrard, Jean-Philippe Peyrache, Marc Sebban. Un Cadre Formel de Boosting pour l'Adaptation de Domaine. Laurent Bougrain. Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, May 2012, Nancy, France. 16 p., 2012, Actes de la Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012. 〈hal-00745487〉

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