线性多任务学习的边界
安德烈亚斯·莫勒; 7(5):117−139, 2006.
摘要
我们给出了线性多任务的无量纲和数据相关边界学习在何处选择公共线性运算符来预处理任务专用线性阈值分类器的向量。复杂性多任务学习的惩罚由一个简单的表达式限定任务特定分类器的边界，Hilbert-Schmidt范数选定的预处理器和协方差的Hilbert-Schmidt范数所有任务分配的总混合运算符，或者，数据相关的全Gramian矩阵的Frobenius范数版本。结果可以与最先进的线性结果进行比较单任务学习。
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