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如何理解 inductive learning 与 transductive learning? 第1页

  

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Inductive learning,翻译成中文可以叫做“归纳式学习”,顾名思义,就是从已有数据中归纳出模式来,应用于新的数据和任务。我们常用的机器学习模式,就是这样的:根据已有数据,学习分类器,然后应用于新的数据或任务。

Transductive learning,翻译成中文可以叫做“直推式学习”,指的是由当前学习的知识直接推广到给定的数据上。其实相当于是给了一些测试数据的情况下,结合已有的训练数据,看能不能推广到测试数据上。

对应当下流行的学习任务:

  • Inductive learning对应于meta-learning (元学习),要求从诸多给定的任务和数据中学习通用的模式,迁移到未知的任务和数据上。
  • Transductive learning对应于domain adaptation (领域自适应),给定训练的数据包含了目标域数据,要求训练一个对目标域数据有最小误差的模型。




  

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