Sen(Qian)’s Memo

理論的に面白いのは、ワッサースタイン距離で誤差上界を評価できること。普通のPositiveと経験的Positive in Unlabeledの評価ができている。その理論的な結果から、損失関数と識別器の合成写像のリプシッツ定数が小さいほうが望ましい。また、真のPositiveの分布と、Positive in UnlabeledにDomain Shiftが生じて、矛盾するようなDomain Shiftが得られた(間違ったラベルとか)とすると、識別器はなめらかではなくなりGradientが大きくなる。 P in Uの学習とPの学習は上界から評価する限りだと、トレードオフの関係にありそう。提案手法として、Gradient PenaltyとAdaboostのような重みづけで学習促進がある。Class Priorは使わず、その代わりに学習はAdaBoostの機構による重みづけで行っている。