論文の概要: Supervised Domain Adaptation: A Graph Embedding Perspective and a Rectified Experimental Protocol

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11262v4
• Date: Sun, 24 Oct 2021 13:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:10:54.387877
• Title: Supervised Domain Adaptation: A Graph Embedding Perspective and a Rectified Experimental Protocol
• Title（参考訳）: 教師あり領域適応:グラフ埋め込み視点と修正実験プロトコル
• Authors: Lukas Hedegaard, Omar Ali Sheikh-Omar, Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: 本稿では、ソースとターゲットのドメインデータ間のペアワイズ関係を用いたドメイン適応法をグラフ埋め込みとして定式化できることを示す。 具体的には、既存の3つのSupervised Domain Adaptationメソッドの損失関数を分析し、グラフ埋め込みを行うことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.76993857713217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain Adaptation is the process of alleviating distribution gaps between data from different domains. In this paper, we show that Domain Adaptation methods using pair-wise relationships between source and target domain data can be formulated as a Graph Embedding in which the domain labels are incorporated into the structure of the intrinsic and penalty graphs. Specifically, we analyse the loss functions of three existing state-of-the-art Supervised Domain Adaptation methods and demonstrate that they perform Graph Embedding. Moreover, we highlight some generalisation and reproducibility issues related to the experimental setup commonly used to demonstrate the few-shot learning capabilities of these methods. To assess and compare Supervised Domain Adaptation methods accurately, we propose a rectified evaluation protocol, and report updated benchmarks on the standard datasets Office31 (Amazon, DSLR, and Webcam), Digits (MNIST, USPS, SVHN, and MNIST-M) and VisDA (Synthetic, Real).
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、異なるドメインのデータ間の分散ギャップを軽減するプロセスである。 本稿では,ソースとターゲットのドメインデータ間のペアワイズ関係を用いたドメイン適応法を,ドメインラベルを内在グラフとペナルティグラフの構造に組み込むグラフ埋め込みとして定式化できることを示す。 具体的には、既存の3つのSupervised Domain Adaptationメソッドの損失関数を分析し、グラフ埋め込みを行うことを示す。 さらに,これらの手法の少数の学習能力を実証するためによく用いられる実験装置に関する一般化と再現性の問題を強調した。 提案手法を正確に評価・比較するために,修正された評価プロトコルを提案し,標準データセットであるOffice31(Amazon, DSLR, Webcam),Digits(MNIST, USPS, SVHN, MNIST-M),VisDA(Synthetic, Real)の更新ベンチマークを報告する。

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