本研究提出了一种基于代理信息的稳健概率迁移学习方法(PROMPT),旨在解决目标任务微调困难的问题。PROMPT在缺乏目标任务结果信息的情况下,通过代理信息估计目标任务效果并重加权源数据,从而降低负迁移风险。
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