論文の概要: Few-shot Domain Adaptation by Causal Mechanism Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03497v2
• Date: Wed, 19 Aug 2020 00:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 07:30:08.128411
• Title: Few-shot Domain Adaptation by Causal Mechanism Transfer
• Title（参考訳）: 因果機構伝達による小ショット領域適応
• Authors: Takeshi Teshima, Issei Sato, Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 我々は,少数のラベル付き対象ドメインデータと多数のラベル付きソースドメインデータしか利用できないレグレッション問題に対して,数ショットの教師付きドメイン適応(DA)について検討する。 現在のDA法の多くは、パラメータ化された分布シフトまたは明らかな分布類似性に基づく転送仮定に基づいている。 本稿では,データ生成機構がドメイン間で不変であるメタ分散シナリオであるメカニズム転送を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.08605582020866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study few-shot supervised domain adaptation (DA) for regression problems, where only a few labeled target domain data and many labeled source domain data are available. Many of the current DA methods base their transfer assumptions on either parametrized distribution shift or apparent distribution similarities, e.g., identical conditionals or small distributional discrepancies. However, these assumptions may preclude the possibility of adaptation from intricately shifted and apparently very different distributions. To overcome this problem, we propose mechanism transfer, a meta-distributional scenario in which a data generating mechanism is invariant among domains. This transfer assumption can accommodate nonparametric shifts resulting in apparently different distributions while providing a solid statistical basis for DA. We take the structural equations in causal modeling as an example and propose a novel DA method, which is shown to be useful both theoretically and experimentally. Our method can be seen as the first attempt to fully leverage the structural causal models for DA.
• Abstract（参考訳）: 我々は,少数のラベル付き対象ドメインデータと多数のラベル付きソースドメインデータしか利用できない回帰問題に対して,数ショットの教師付きドメイン適応(DA)について検討する。 現在のda法の多くは、パラメトリライズド分布シフトまたは見かけの分布類似性(例えば、同一条件または小さな分布の不一致)に基づく伝達仮定に基づいている。 しかし、これらの仮定は、複雑なシフトや明らかに異なる分布への適応を妨げうる。 この問題を解決するために,データ生成機構がドメイン間で不変なメタ分散シナリオであるメカニズム転送を提案する。 この転移仮定は、DAの統計的基盤を提供しながら、明らかに異なる分布をもたらす非パラメトリックシフトを許容することができる。 因果モデリングにおける構造方程式を例とし,理論的および実験的に有用であることを示す新しいda法を提案する。 本手法は, DAの構造因果モデルを完全に活用するための最初の試みであると考えられる。

関連論文リスト

• Domain Agnostic Conditional Invariant Predictions for Domain Generalization [20.964740750976667]
  本稿では,識別リスク最小化(DRM)理論とそれに対応するアルゴリズムを提案する。 DRM理論では、ソース領域全体とそのサブセット間の予測分布の相違が、不変な特徴の獲得に寄与することを証明する。 我々は,複数の実世界のデータセット上での領域一般化手法に対するアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T02:38:52Z)
• Proxy Methods for Domain Adaptation [78.03254010884783]
  プロキシ変数は、遅延変数を明示的にリカバリしたりモデル化したりすることなく、分散シフトへの適応を可能にする。 両設定の複雑な分散シフトに適応する2段階のカーネル推定手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T09:32:41Z)
• Unsupervised Domain Adaptation Based on the Predictive Uncertainty of Models [1.6498361958317636]
  非教師付きドメイン適応(UDA)は、ソースドメインからの分散シフトの下で、ターゲットドメインの予測性能を改善することを目的としている。 ドメインの発散を最小限に抑えるドメイン不変の特徴を学習する新しいUDA法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T12:23:32Z)
• Super-model ecosystem: A domain-adaptation perspective [101.76769818069072]
  本稿では,ドメイン適応による新たなスーパーモデルパラダイムの理論的基礎を確立することを試みる。 スーパーモデルパラダイムは、計算とデータコストと二酸化炭素排出量を減らすのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T09:09:43Z)
• Domain-Specific Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization [104.17683265084757]
  まず、適応性ギャップを明示的に考慮した一般化境界を確立する。 本稿では,目標に対するより良い仮説の選択を導くための効果的なギャップ推定法を提案する。 もう1つの方法は、オンラインターゲットサンプルを用いてモデルパラメータを適応させることにより、ギャップを最小化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T06:42:49Z)
• Causal Discovery in Heterogeneous Environments Under the Sparse Mechanism Shift Hypothesis [7.895866278697778]
  機械学習のアプローチは、一般に独立で同一に分散されたデータ(すなわち、d)の仮定に依存する。 実際、この仮定は環境間の分散シフトによってほとんど常に破られる。 そこで我々は,様々な経験的推定器に適用可能なスコアベースアプローチであるメカニズムシフトスコア(MSS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T15:39:30Z)
• Instrumental Variable-Driven Domain Generalization with Unobserved Confounders [53.735614014067394]
  ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインから、目に見えないターゲットドメインをうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。 観測不能な共同創設者のバイアスを2段階学習で除去し,インストゥルメンタル変数駆動型DG法(IV-DG)を提案する。 第1段階では、あるドメインの入力特徴の条件分布を他のドメインの入力特徴の条件分布として学習する。 第2段階では,ラベルと学習条件分布の関係を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T13:32:57Z)
• Domain Conditional Predictors for Domain Adaptation [3.951376400628575]
  本稿では,入力データに依存することに加えて,基礎となるデータ生成分布に対する情報を利用する条件付きモデリング手法を検討する。 このようなアプローチは、現在のドメイン適応手法よりも一般的に適用可能であると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:15:54Z)
• Contrastive ACE: Domain Generalization Through Alignment of Causal Mechanisms [34.99779761100095]
  ドメインの一般化は、異なる分布にまたがる知識不変性を学ぶことを目的としている。 ラベルに対する特徴の因果効果の平均的因果効果の因果不変性を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T04:01:22Z)
• Learning Invariant Representations and Risks for Semi-supervised Domain Adaptation [109.73983088432364]
  半教師付きドメイン適応(Semi-DA)の設定の下で不変表現とリスクを同時に学習することを目的とした最初の手法を提案する。 共同で textbfLearning textbfInvariant textbfRepresentations と textbfRisks の LIRR アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T15:42:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。