論文の概要: Multi-source Domain Adaptation in the Deep Learning Era: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12169v1
• Date: Wed, 26 Feb 2020 08:07:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 13:59:00.367064
• Title: Multi-source Domain Adaptation in the Deep Learning Era: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニング時代のマルチソースドメイン適応:体系的調査
• Authors: Sicheng Zhao, Bo Li, Colorado Reed, Pengfei Xu, Kurt Keutzer
• Abstract要約: マルチソースドメイン適応(MDA)は、ラベル付きデータを複数のソースから収集できる強力な拡張である。 MDAは学術と産業の両方で注目を集めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.656086832255944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many practical applications, it is often difficult and expensive to obtain enough large-scale labeled data to train deep neural networks to their full capability. Therefore, transferring the learned knowledge from a separate, labeled source domain to an unlabeled or sparsely labeled target domain becomes an appealing alternative. However, direct transfer often results in significant performance decay due to domain shift. Domain adaptation (DA) addresses this problem by minimizing the impact of domain shift between the source and target domains. Multi-source domain adaptation (MDA) is a powerful extension in which the labeled data may be collected from multiple sources with different distributions. Due to the success of DA methods and the prevalence of multi-source data, MDA has attracted increasing attention in both academia and industry. In this survey, we define various MDA strategies and summarize available datasets for evaluation. We also compare modern MDA methods in the deep learning era, including latent space transformation and intermediate domain generation. Finally, we discuss future research directions for MDA.
• Abstract（参考訳）: 多くの実用的な応用において、ディープニューラルネットワークをフル機能に訓練するための十分な大規模ラベル付きデータを得ることは、しばしば困難かつ高価である。 したがって、学習した知識を別個のラベル付きソースドメインから未ラベルまたは疎ラベルのターゲットドメインに転送することが魅力的な選択肢となる。 しかし、直接移動はドメインシフトによる大きな性能低下をもたらすことが多い。 ドメイン適応(DA)は、ソースとターゲットドメイン間のドメインシフトの影響を最小限にすることでこの問題に対処する。 マルチソースドメイン適応(MDA)は、ラベル付きデータを異なる分布を持つ複数のソースから収集できる強力な拡張である。 DA手法の成功とマルチソースデータの普及により,MDAは学術・産業ともに注目を集めている。 本研究では,様々なmda戦略を定義し,利用可能なデータセットを要約して評価する。 また、潜時空間変換や中間領域生成を含む、ディープラーニング時代の最新のMDA手法を比較した。 最後に,MDA研究の今後の方向性について論じる。

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