Вопрос или проблема
Я исследую подход, при котором использую Maximum Mean Discrepancy (MMD) для измерения расстояния между двумя доменными наборами данных, а затем использую это расстояние для разделения признаков на два набора: общий и необычный признаки. Эти шаги выполняются в пространстве признаков, таком как RKHS (пространство воспроизводящих ядер Гильберта).
Мой вопрос касается следующего шага:
После расчета расстояния и разделения признаков в пространстве признаков RKHS, я использую результат для решения задачи нормальной регрессии. Однако я не уверен в последствиях использования признаков из RKHS непосредственно в модели регрессии, так как регрессия обычно предполагает использование признаков в оригинальном пространстве признаков.
В частности:
Является ли допустимым использование признаков из пространства RKHS в задаче GLM и если нет, как я могу использовать информацию из MMD и разделение признаков в GLM? По сути, я использую отбор признаков на основе MMD, чтобы включить общие признаки в мою обычную GLM. Я знаю, что мог бы работать в пространстве признаков, реализуя регрессию на основе ядер, но каковы последствия (такие как упущенная информация или недействительные результаты) использования результатов MMD и RKHS в оригинальном пространстве GLM?
Существуют ли лучшие способы использовать MMD для отбора признаков или адаптации доменов в этом контексте, или есть альтернативные методы, которые стоит рассмотреть?
Я был бы признателен за любые советы или рекомендации по дальнейшим шагам с этой идеей.
Ответ или решение
Использование максимального среднего расхождения (MMD) для адаптации доменов в пространстве РКГП (Репродуцируемое ядровое гильбертово пространство) с учетом обобщенной линейной модели (GLM) — это довольно интересный подход, позволяющий решить задачи, связанные с разными доменами данных. Давайте рассмотрим ваш вопрос более подробно, учитывая ключевые аспекты, такие как корректность использования признаков из пространства РКГП в GLM, а также методы и стратегии, которые могут быть полезны для достижения ваших целей.
Применение MMD и РКГП в GLM
-
Корректность использования признаков из РКГП:
Признаки, извлеченные в результате преобразования в пространство РКГП, не могут быть непосредственно использованы в традиционной GLM без дополнительных манипуляций. Стандартные модели GLM предполагают, что данные представлены в исходном пространстве признаков. Поскольку RKHS также подразумевает нелинейные трансформации, использование этих признаков непосредственно может искажать результаты. Основное недоразумение заключается в том, что линейные модели не могут корректно обрабатывать преобразованные данные без учета их нового пространства. -
Использование MMD для выбора признаков:
Вы уже применяете MMD для определения общих и уникальных признаков между доменами, что является правильным направлением. Это позволяет вам выделять значимую информацию, однако, чтобы использовать эту информацию во главе с GLM, необходимо:-
Восстановить признаковое пространство: После разделения на общие и уникальные признаки вы можете использовать только общие признаки в вашей GLM. Также важно обратить внимание на то, как вы обрабатываете уникальные признаки: их исключение из модели или использование иных методов регрессии.
-
Инжекция информации: Можно рассмотреть возможность использования извлеченной информации из РКГП для улучшения работы GLM. Например, используя стратифицированную выборку или обучение с использованием дополнительной информации о раскинутых данных через регуляризацию.
-
-
Альтернативные методы:
-
Ядерная регрессия: Я рекомендую вам проэкспериментировать с ядерной регрессией, так как она явно разработана для работы в пространстве РКГП. Это позволит вам использовать всю силу преобразования, не упуская из вида сложные зависимости между признаками.
-
Совместное обучение: Попробуйте методы переноса обучения, которые могут модели адаптивно учиться на новых доменах без необходимости жесткой привязки к исходному пространству.
-
Модели, основанные на метрике: Рассмотрите метрики, особенно адаптивные модели, которые могут использовать информацию о расстояние между доменами, учтя особенности нового пространства.
-
Заключение
В заключение, использование результатов MMD и разделение признаков в пространстве РКГП представляют собой интересный подход к решению задачи адаптации доменов. Однако, чтобы успеть перепрыгнуть через «бездна» различий между пространствами признаков и корректно использовать GLM, важно помнить о хрупкости линий и механизмах, которые приводят к искажению данных. Я рекомендую детально изучить структуры данных, с которыми вы работаете, и рассмотреть альтернативные методы, такие как ядерная регрессия или методы, основанные на метрике.
Это позволит вам оптимизировать процесс и добиться лучших результатов в задаче адаптации доменов.