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模型平均在广义线性模型迁移学习中的应用.pdf

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本文依托迁移学习的最新进展，研究了迁移学习中广义线性模型的模型平

均。为了应对广泛存在的模型设定偏误问题，本文给出了广义线性模型迁移学

习的模型平均权重选择准则。此方法基于Kullback–Leibler损失，并适用于维数

较高的场景。本文在遗漏相关变量的背景下考察了所提出模型平均方法的具体

数值表现，评估了在不同维度下广义线性模型参数估计的Kullback–Leibler损失，

采用了最优权重的模型平均、模型选择和等权重的模型平均这三种方法。在数值

模拟中，我们验证了提出的模型平均方法在广义

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