論文の概要: Subdomain Adaptation with Manifolds Discrepancy Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03229v1
• Date: Wed, 6 May 2020 04:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 04:49:42.273073
• Title: Subdomain Adaptation with Manifolds Discrepancy Alignment
• Title（参考訳）: Manifolds Disrepancyアライメントによるサブドメイン適応
• Authors: Pengfei Wei, Yiping Ke, Xinghua Qu, Tze-Yun Leong
• Abstract要約: 各サブドメインでは2つのドメインが互いに異なる場合がある。 サブドメインを表現するために低次元多様体を用い,各多様体における局所的なデータ分布の相違を整列する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.422653437378983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reducing domain divergence is a key step in transfer learning problems. Existing works focus on the minimization of global domain divergence. However, two domains may consist of several shared subdomains, and differ from each other in each subdomain. In this paper, we take the local divergence of subdomains into account in transfer. Specifically, we propose to use low-dimensional manifold to represent subdomain, and align the local data distribution discrepancy in each manifold across domains. A Manifold Maximum Mean Discrepancy (M3D) is developed to measure the local distribution discrepancy in each manifold. We then propose a general framework, called Transfer with Manifolds Discrepancy Alignment (TMDA), to couple the discovery of data manifolds with the minimization of M3D. We instantiate TMDA in the subspace learning case considering both the linear and nonlinear mappings. We also instantiate TMDA in the deep learning framework. Extensive experimental studies demonstrate that TMDA is a promising method for various transfer learning tasks.
• Abstract（参考訳）: ドメインのばらつきを減らすことは、移行学習問題の鍵となるステップである。 既存の研究は、グローバルドメインの分散の最小化に焦点を当てている。 しかし、2つのドメインは複数の共有サブドメインから構成され、各サブドメインで異なる。 本稿では,転送におけるサブドメインの局所的発散を考慮に入れる。 具体的には,低次元多様体を用いてサブドメインを表現し,各多様体における局所データ分布の不一致を領域にまたがって整合させることを提案する。 多様体の局所分布差を測定するために, 多様体の最大平均離散度 (M3D) が開発された。 次に,データ多様体の発見とm3dの最小化を組み合わせるため,tmda(transfer with manifolds discrepancy alignment)と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 線形写像と非線形写像の両方を考慮したサブスペース学習におけるTMDAのインスタンス化を行う。 また、ディープラーニングフレームワークでTMDAをインスタンス化する。 TMDAは様々な伝達学習タスクにおいて有望な方法であることを示す。

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