論文の概要: A Sample Selection Approach for Universal Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05071v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 22:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 13:01:42.444261
• Title: A Sample Selection Approach for Universal Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ユニバーサルドメイン適応のためのサンプル選択手法
• Authors: Omri Lifshitz and Lior Wolf
• Abstract要約: 普遍シナリオにおける教師なし領域適応の問題について検討する。 ソースドメインとターゲットドメインの間で共有されるクラスは、一部のみである。 共有クラスのサンプルの同定に有効なスコアリング方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.80212602202518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of unsupervised domain adaption in the universal scenario, in which only some of the classes are shared between the source and target domains. We present a scoring scheme that is effective in identifying the samples of the shared classes. The score is used to select which samples in the target domain to pseudo-label during training. Another loss term encourages diversity of labels within each batch. Taken together, our method is shown to outperform, by a sizable margin, the current state of the art on the literature benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 汎用シナリオにおける教師なしドメイン適応の問題について検討し、ソースドメインとターゲットドメインの間でクラスの一部が共有される。 本稿では,共有クラスのサンプル同定に有効なスコアリング手法を提案する。 スコアは、トレーニング中にターゲットドメイン内のサンプルを擬似ラベルに選択するために使用される。 別の損失項は、各バッチ内のラベルの多様性を促進する。 総じて,本手法は,文献ベンチマークにおける現在の技術水準を,かなりのマージンで上回っていることが示される。

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