多源迁移决策方法

避免负迁移

通过领域一致性构建优化模型，在多源域间迁移准则权重与个体一致性，避免负迁移。

Xuefei, Jia · 常文军 · 付超

Computers and Industrial Engineering 2024

技术优势

避免负迁移

通过领域一致性量化多源域对目标域的贡献，在优化模型中约束迁移过程，使有用的知识被传递、有害的知识被抑制。

同时迁移两种知识

构建两个优化模型，分别迁移准则权重和决策者个体一致性，比仅迁移单一知识更全面地刻画目标域偏好。

适应分布差异

领域一致性融合了准则权重稳定性、个体一致性稳定性以及多源域与目标域数据分布差异，使迁移对分布偏移更为稳健。

应用场景

• 医疗辅助诊断：利用历史病例数据迁移决策偏好，辅助医生对乳腺病变进行诊断。
• 数据驱动决策：在数据不足时借鉴多个源域的历史决策数据，提升目标域决策模型的准确性。
• 迁移学习应用：将多源域的准则权重和个体一致性迁移到目标域，解决小样本下的决策建模问题。