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TransFusion：高维回归的协变量漂移鲁棒迁移学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在高维回归环境中，提出了一种具有新型融合正则化器的两步法，提高对目标任务的学习性能，并提供了目标模型估计误差的非渐近界限，表明方法对协变量转变的鲁棒性。方法扩展到分布式环境，允许预训练和微调策略，仅需一轮通信，保持了集中式版本的估计率。数值测试验证了理论，突出了方法对协变量转变的鲁棒性。
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关键要点
- 在高维回归环境中提出了一种新型融合正则化器的两步法。
- 该方法有效利用源任务的样本，提高目标任务的学习性能。
- 提供了目标模型估计误差的非渐近界限，显示出对协变量转变的鲁棒性。
- 确定了估计器最小化优选的条件。
- 方法扩展到分布式环境，允许预训练和微调策略，仅需一轮通信。
- 保持了集中式版本的估计率。
- 数值测试验证了理论，突出了方法的鲁棒性。
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