論文の概要: Deep Residual Correction Network for Partial Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04914v1
• Date: Fri, 10 Apr 2020 06:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 21:02:50.279507
• Title: Deep Residual Correction Network for Partial Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 部分領域適応のための深部残差補正ネットワーク
• Authors: Shuang Li, Chi Harold Liu, Qiuxia Lin, Qi Wen, Limin Su, Gao Huang, Zhengming Ding
• Abstract要約: ディープドメイン適応法は、よくラベルされたソースドメインから異なるが関連する未ラベルのターゲットドメインへの転送可能な表現を学習することで、魅力的なパフォーマンスを実現している。 本稿では,効率よく実装された深部残留補正網を提案する。 部分的、伝統的、微粒なクロスドメイン認識に関する総合的な実験は、DRCNが競合深いドメイン適応アプローチよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.27753273651747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep domain adaptation methods have achieved appealing performance by learning transferable representations from a well-labeled source domain to a different but related unlabeled target domain. Most existing works assume source and target data share the identical label space, which is often difficult to be satisfied in many real-world applications. With the emergence of big data, there is a more practical scenario called partial domain adaptation, where we are always accessible to a more large-scale source domain while working on a relative small-scale target domain. In this case, the conventional domain adaptation assumption should be relaxed, and the target label space tends to be a subset of the source label space. Intuitively, reinforcing the positive effects of the most relevant source subclasses and reducing the negative impacts of irrelevant source subclasses are of vital importance to address partial domain adaptation challenge. This paper proposes an efficiently-implemented Deep Residual Correction Network (DRCN) by plugging one residual block into the source network along with the task-specific feature layer, which effectively enhances the adaptation from source to target and explicitly weakens the influence from the irrelevant source classes. Specifically, the plugged residual block, which consists of several fully-connected layers, could deepen basic network and boost its feature representation capability correspondingly. Moreover, we design a weighted class-wise domain alignment loss to couple two domains by matching the feature distributions of shared classes between source and target. Comprehensive experiments on partial, traditional and fine-grained cross-domain visual recognition demonstrate that DRCN is superior to the competitive deep domain adaptation approaches.
• Abstract（参考訳）: ディープドメイン適応法は、よくラベルされたソースドメインから異なるが関連する未ラベルのターゲットドメインへの転送可能な表現を学習することで、魅力的なパフォーマンスを実現している。 ほとんどの既存の著作物では、ソースとターゲットのデータは同じラベル空間を共有しており、現実のアプリケーションでは満足できないことが多い。 ビッグデータの出現とともに、部分的ドメイン適応と呼ばれるより実用的なシナリオがあり、比較的小規模のターゲットドメインに取り組んでいる間、私たちは常により大規模なソースドメインにアクセスできます。 この場合、従来の領域適応仮定は緩和され、ターゲットラベル空間はソースラベル空間のサブセットとなる傾向にある。 直感的には、最も関連するソースサブクラスのポジティブな効果を補強し、無関係なソースサブクラスのネガティブな影響を減らすことは、部分的なドメイン適応問題に対処する上で非常に重要である。 本稿では,ソースからターゲットへの適応を効果的に向上し,無関係なソースクラスの影響を明示的に弱めるタスク特有の特徴層とともに,ソースネットワークに1つの残差ブロックを接続することにより,効率的に実装した深部残差補正ネットワーク(drcn)を提案する。 具体的には、複数の完全接続層からなるプラグ付き残差ブロックは、基本的なネットワークを深くし、その機能表現能力を高めることができる。 さらに、ソースとターゲット間の共有クラスの特徴分布を一致させて、2つのドメインを結合する重み付きクラスワイドドメインアライメント損失を設計する。 部分的、伝統的、微粒なクロスドメイン認識に関する総合的な実験は、DRCNが競合深いドメイン適応アプローチよりも優れていることを示している。

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