転移学習
このタスクは、 T = { Y , f ( x ) } {\displaystyle {\mathcal {T}}=\{{\mathcal {Y}},f(x)\}} で示され、 x i ∈ X {\displaystyle x_{i}\in X} 、 y i ∈ Y {\displaystyle y_{i}\in {\mathcal {Y}}} のペア { x i , y i } {\displaystyle \{x_{i},y_{i}\}} からなる学習データから学習される。
ソースドメイン D S {\displaystyle {\mathcal {D}}_{S}} と学習タスク T S {\displaystyle {\mathcal {T}}_{S}} 、ターゲットドメイン D T {\displaystyle {\mathcal {D}}_{T}} と学習タスクT T T {\displaystyle {\mathcal {T}}_{T}} が与えられ、ここで D S ≠ D T {\displaystyle {\mathcal {D}}_{S}\neq {\mathcal {D}}_{T}} 、 T S ≠ T T {\displaystyle {\mathcal {T}}_{S}\neq {\mathcal {T}}_{T}} の場合、転移学習の目的は、 D S {\displaystyle {\mathcal {D}}_{S}} と T S {\displaystyle {\mathcal {T}}_{S}} の知識を用いて、 D T {\displaystyle {\mathcal {D}}_{T}} の対象の予測関数 f T ( ⋅ ) {\displaystyle f_{T}(\cdot )} の学習を改善することである。