論文の概要: Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00677v1
• Date: Fri, 3 Jan 2020 01:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:17:30.425142
• Title: Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training
• Title（参考訳）: 混合学習による教師なしドメイン適応の改善
• Authors: Shen Yan, Huan Song, Nanxiang Li, Lincan Zou, Liu Ren
• Abstract要約: 本稿では,ラベルの豊富な関連するソースドメインを用いて,注釈のないターゲットドメインの予測モデルを構築するという課題について検討する。 近年の研究では、ドメイン不変の特徴を学習する一般的な敵対的アプローチは、望ましいドメイン性能を達成するには不十分である。 対象データに対する一般化性能に直接対処するために、ミックスアップ定式化を用いて、ドメイン間のトレーニング制約を強制することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.329571222689562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation studies the problem of utilizing a relevant source domain with abundant labels to build predictive modeling for an unannotated target domain. Recent work observe that the popular adversarial approach of learning domain-invariant features is insufficient to achieve desirable target domain performance and thus introduce additional training constraints, e.g. cluster assumption. However, these approaches impose the constraints on source and target domains individually, ignoring the important interplay between them. In this work, we propose to enforce training constraints across domains using mixup formulation to directly address the generalization performance for target data. In order to tackle potentially huge domain discrepancy, we further propose a feature-level consistency regularizer to facilitate the inter-domain constraint. When adding intra-domain mixup and domain adversarial learning, our general framework significantly improves state-of-the-art performance on several important tasks from both image classification and human activity recognition.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応は、豊富なラベルを持つ関連するソースドメインを使用して、注釈のないターゲットドメインの予測モデリングを構築するという問題を研究する。 最近の研究は、ドメイン不変の特徴を学習する一般的な敵対的アプローチは、望ましいドメイン性能を達成するには不十分であり、クラスタの仮定のような追加のトレーニング制約を導入することに留意している。 しかし、これらのアプローチはソースドメインとターゲットドメインに個別に制約を課し、それら間の重要な相互作用を無視している。 本研究では,mixup法を用いて,対象データの一般化性能に直接対処するために,ドメイン間のトレーニング制約を強制する手法を提案する。 潜在的に巨大なドメインの不一致に対処するため、我々はさらに、ドメイン間制約を容易にする機能レベルの一貫性の調整子を提案する。 ドメイン内ミックスアップとドメイン対向学習を追加する場合、画像分類と人的活動認識の両方から、いくつかの重要なタスクにおける最先端の性能を大幅に向上させる。

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