論文の概要: Maximum Density Divergence for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12615v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 07:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 04:19:14.651799
• Title: Maximum Density Divergence for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 領域適応のための最大密度発散
• Authors: Li Jingjing, Chen Erpeng, Ding Zhengming, Zhu Lei, Lu Ke, Shen Heng Tao
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応は、十分にラベル付けされたソースドメインからラベル付けされていないターゲットドメインへ知識を転送する問題に対処する。 本稿では,敵対的学習とメートル法学習の両方の利点を享受するATM(Adversarial Tight Match)というドメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation addresses the problem of transferring knowledge from a well-labeled source domain to an unlabeled target domain where the two domains have distinctive data distributions. Thus, the essence of domain adaptation is to mitigate the distribution divergence between the two domains. The state-of-the-art methods practice this very idea by either conducting adversarial training or minimizing a metric which defines the distribution gaps. In this paper, we propose a new domain adaptation method named Adversarial Tight Match (ATM) which enjoys the benefits of both adversarial training and metric learning. Specifically, at first, we propose a novel distance loss, named Maximum Density Divergence (MDD), to quantify the distribution divergence. MDD minimizes the inter-domain divergence ("match" in ATM) and maximizes the intra-class density ("tight" in ATM). Then, to address the equilibrium challenge issue in adversarial domain adaptation, we consider leveraging the proposed MDD into adversarial domain adaptation framework. At last, we tailor the proposed MDD as a practical learning loss and report our ATM. Both empirical evaluation and theoretical analysis are reported to verify the effectiveness of the proposed method. The experimental results on four benchmarks, both classical and large-scale, show that our method is able to achieve new state-of-the-art performance on most evaluations. Codes and datasets used in this paper are available at {\it github.com/lijin118/ATM}.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応は、よくラベルされたソースドメインから2つのドメインに固有のデータ分布がある未ラベルのターゲットドメインに知識を転送する問題に対処する。 したがって、領域適応の本質は2つの領域間の分布のばらつきを軽減することである。 最先端の手法は、敵の訓練を行うか、分布ギャップを定義する計量を最小化することによって、この考え方を実践する。 本稿では,敵対的学習とメートル法学習の両方の利点を享受するATM(Adversarial Tight Match)というドメイン適応手法を提案する。 具体的には,まず,分布の発散を定量化するmdd(maximum density divergence)という新しい距離損失を提案する。 MDDはドメイン間の分岐(ATMではマッチ)を最小限に抑え、クラス内の密度(ATMではタイト)を最大化する。 そこで,敵領域適応における平衡問題に対処するために,提案したMDDを敵領域適応フレームワークに活用することを検討する。 最終的に、提案したMDDを実用的な学習損失として調整し、ATMを報告する。 実験的評価と理論的解析の両方を報告し,提案手法の有効性を検証した。 古典的および大規模の4つのベンチマークによる実験結果から,本手法は,ほとんどの評価において,新たな最先端性能を実現することができることが示された。 本論文で使用されるコードとデータセットは, {\it github.com/lijin118/ATM} で公開されている。

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