論文の概要: Multi-source Attention for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06608v2
• Date: Fri, 17 Apr 2020 13:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 08:57:25.876703
• Title: Multi-source Attention for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応のためのマルチソース注意
• Authors: Xia Cui and Danushka Bollegala
• Abstract要約: ソース選択をアテンション学習問題としてモデル化し、特定のターゲットインスタンスのソースに対してアテンションを学習する。 この目的のために、まずソース固有の分類モデルと、ソースとターゲットドメイン間の関連性マップを独立に学習する。 次に、ソース固有のモデルの予測を集約するソースについて、注目度を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.900069711477542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation considers the problem of generalising a model learnt using data from a particular source domain to a different target domain. Often it is difficult to find a suitable single source to adapt from, and one must consider multiple sources. Using an unrelated source can result in sub-optimal performance, known as the \emph{negative transfer}. However, it is challenging to select the appropriate source(s) for classifying a given target instance in multi-source unsupervised domain adaptation (UDA). We model source-selection as an attention-learning problem, where we learn attention over sources for a given target instance. For this purpose, we first independently learn source-specific classification models, and a relatedness map between sources and target domains using pseudo-labelled target domain instances. Next, we learn attention-weights over the sources for aggregating the predictions of the source-specific models. Experimental results on cross-domain sentiment classification benchmarks show that the proposed method outperforms prior proposals in multi-source UDA.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、特定のソースドメインから別のターゲットドメインへデータを使用して学習するモデルを一般化する問題を考える。 多くの場合、適切な単一ソースを見つけることは困難であり、複数のソースを考慮する必要がある。 関係のないソースを使用することで、 \emph{ negative transfer} と呼ばれる準最適性能が得られる。 しかし、対象とするインスタンスをマルチソースアン教師付きドメイン適応(UDA)で分類する適切なソースを選択することは困難である。 我々はソース選択を注意学習問題としてモデル化し、対象とするインスタンスのソースに対して注意を向ける。 この目的のために、まずソース固有の分類モデルと、疑似ラベル付きターゲットドメインインスタンスを用いてソースとターゲットドメイン間の関連性マップを独立に学習する。 次に、ソース固有のモデルの予測を集約するソースについて注目度を学習する。 クロスドメイン感情分類ベンチマークの実験結果から,提案手法はマルチソースUDAにおける事前提案よりも優れていた。

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