論文の概要: Learning Cross-domain Generalizable Features by Representation Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00321v1
• Date: Sat, 29 Feb 2020 17:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 20:51:57.189192
• Title: Learning Cross-domain Generalizable Features by Representation Disentanglement
• Title（参考訳）: 表現の絡み合いによるクロスドメイン一般化特徴の学習
• Authors: Qingjie Meng and Daniel Rueckert and Bernhard Kainz
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、異なるドメイン間で限定的な一般化性を示す。 本稿では,MIDNet(Multual-Information-based Disentangled Neural Networks)を提案する。 本手法は手書き桁データセットと胎児超音波データセットを用いて画像分類を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.74643883335152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models exhibit limited generalizability across different domains. Specifically, transferring knowledge from available entangled domain features(source/target domain) and categorical features to new unseen categorical features in a target domain is an interesting and difficult problem that is rarely discussed in the current literature. This problem is essential for many real-world applications such as improving diagnostic classification or prediction in medical imaging. To address this problem, we propose Mutual-Information-based Disentangled Neural Networks (MIDNet) to extract generalizable features that enable transferring knowledge to unseen categorical features in target domains. The proposed MIDNet is developed as a semi-supervised learning paradigm to alleviate the dependency on labeled data. This is important for practical applications where data annotation requires rare expertise as well as intense time and labor. We demonstrate our method on handwritten digits datasets and a fetal ultrasound dataset for image classification tasks. Experiments show that our method outperforms the state-of-the-art and achieve expected performance with sparsely labeled data.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、異なるドメイン間で限定的な一般化性を示す。 具体的には、利用可能な絡み合ったドメイン特徴(ソース/ターゲット領域)とカテゴリ的特徴から対象領域の新しい見えないカテゴリ的特徴へ知識を移すことは、現在の文献ではほとんど議論されない興味深い、難しい問題である。 この問題は、診断分類の改善や医用画像の予測など、多くの現実世界の応用に不可欠である。 この問題に対処するために,目的領域における認識不能なカテゴリ特徴への知識の伝達を可能にする一般化された特徴を抽出するために,相互情報に基づく異種間ニューラルネットワーク (midnet) を提案する。 MIDNetはラベル付きデータへの依存を軽減するための半教師付き学習パラダイムとして開発された。 これは、データアノテーションが稀な専門知識と激しい時間と労力を必要とする実用的なアプリケーションにとって重要である。 本手法は手書き桁データセットと胎児超音波データセットを用いて画像分類を行う。 実験の結果,本手法は最先端技術よりも優れており,少ないラベル付きデータで性能が期待できることがわかった。

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