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论文标题：Energy-based Domain Adaption with Active Learning for Emerging Misinformation Detection 论文作者：Kyumin Lee; Guanyi Mou; Scott Sievert 论文来源： 论文地址： download 论文代码：download 。
基于能量的模型（EBM），应该给正确的类 $\breve{y}$ 产生较低的能量:
$\breve{y}=\operatorname{argmin}_{y \in Y} E(x, y) \quad\quad\quad(1)$ 。
本文域适应损失——源域监督损失 + 域对齐损失.
源域监督损失 $L_{s-\text { classification }}$ 如下:
$L_{s-\text { classification }}=E(x, y ; \theta)^{2}+e x p^{(-E(x, \bar{y} ; \theta))} \quad\quad\quad(2)$ 。
其中，$y$ 是真实的类，$\bar{y}$ 是另一个/不正确的类.
域对齐损失 $L_{D-\text { Alignment }}$ 如下:
$L_{D-\text { Alignment }}=\max \left(0, \mathbb{E}_{x \sim \mathcal{D}_{S}} F(x ; \theta)-\mathbb{E}_{x \sim \mathcal{D}_{T}} F(x ; \theta)\right) \quad\quad\quad(3)$ 。
其中，$F(x ; \theta)= -\log \sum\limits _{y \in Y} \exp ^{(-E(x, y ; \theta))}$ .
总损失 如下 :
$L_{D A}=L_{S \text {-classification }}+\lambda * L_{D-\text { Alignment }} \quad\quad\quad(4)$ 。
如 Figure 1 所示，模型经过域自适应训练，就进行主动学习，它基于一定准测从目标域选取一些实列，并取得其真实标签。然后，使用带标记的目标实例来进一步训练我们的模型.
在每一轮中，一旦从目标域得到带有标记的样本，将进一步重新训练模型，然后测量以下损失函数:
$L_{A L}=L_{T \text {-classification }}+\lambda * L_{D-\text { Alignment }} \quad\quad\quad(5)$ 。
$L_{T \text {-classification }}$ 代表了带标记样本的分类损失（选择的）。$L_{D-\text { Alignment }}$ 用于对齐源域和目标域的自由能分布.
Note：本文的主动学习策略为：(i) 随机选择（EDA-randon）和 （ii）基于不确定性的选择（EDA-不确定性）.
模型框架图:
数据集 。
实验细节 。
每个数据集分别被拆分为训练集、验证集和测试集，其比例分别为 70%、10% 和 20%。选择其中一个数据集作为目标域数据集，其余两个数据集通过组合在一起作为源域数据集.
实验结果 。
最后此篇关于迁移学习（EDA）《Energy-basedDomainAdaptionwithActiveLearningforEmergingMisinformationDetection》的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于迁移学习（EDA）《Energy-basedDomainAdaptionwithActiveLearningforEmergingMisinformationDetection》的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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