論文の概要: Rethink Maximum Mean Discrepancy for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00689v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 18:25:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:18:54.973960
• Title: Rethink Maximum Mean Discrepancy for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応における最大平均差の再考
• Authors: Wei Wang and Haojie Li and Zhengming Ding and Zhihui Wang
• Abstract要約: 本論文は,(1)最大平均距離の最小化は,それぞれソースとクラス内距離の最大化に等しいが,その差を暗黙の重みと共同で最小化し,特徴判別性は低下する,という2つの本質的な事実を理論的に証明する。 いくつかのベンチマークデータセットの実験は、理論的な結果の有効性を証明しただけでなく、我々のアプローチが比較した最先端手法よりも大幅に向上できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.2560592127872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing domain adaptation methods aim to reduce the distributional difference between the source and target domains and respect their specific discriminative information, by establishing the Maximum Mean Discrepancy (MMD) and the discriminative distances. However, they usually accumulate to consider those statistics and deal with their relationships by estimating parameters blindly. This paper theoretically proves two essential facts: 1) minimizing the MMD equals to maximize the source and target intra-class distances respectively but jointly minimize their variance with some implicit weights, so that the feature discriminability degrades; 2) the relationship between the intra-class and inter-class distances is as one falls, another rises. Based on this, we propose a novel discriminative MMD. On one hand, we consider the intra-class and inter-class distances alone to remove a redundant parameter, and the revealed weights provide their approximate optimal ranges. On the other hand, we design two different strategies to boost the feature discriminability: 1) we directly impose a trade-off parameter on the implicit intra-class distance in MMD to regulate its change; 2) we impose the similar weights revealed in MMD on inter-class distance and maximize it, then a balanced factor could be introduced to quantitatively leverage the relative importance between the feature transferability and its discriminability. The experiments on several benchmark datasets not only prove the validity of theoretical results but also demonstrate that our approach could perform better than the comparative state-of-art methods substantially.
• Abstract（参考訳）: 既存のドメイン適応手法は、最大平均離散性(MMD)と識別距離を確立することにより、ソースとターゲットドメイン間の分布差を減らし、特定の識別情報を尊重することを目的としている。 しかし、これらの統計を考察するために蓄積され、パラメータを盲目的に推定することで関係に対処する。 この論文は理論的に2つの重要な事実を証明している。 1)MDDの最小化は,それぞれソースとクラス内距離を最大化するが,その分散を暗黙の重みと共同で最小化し,特徴識別性は低下する。 2) クラス内距離とクラス間距離の関係は, 転倒するにつれて上昇する。 そこで我々は,新しい差別的MDDを提案する。 一方,クラス内距離とクラス間距離は冗長パラメータを除去するためにのみ考慮し,得られた重みは近似最適範囲を提供する。 一方、特徴識別性を高めるための2つの異なる戦略を設計します。 1) mmd内の暗黙のクラス内距離に対して直接トレードオフパラメータを課し,その変化を規制する。 2) クラス間距離でMDDで示される類似の重みを最大化し, 特徴伝達可能性とその識別可能性の相対的重要性を定量的に活用するためにバランス係数を導入することができた。 いくつかのベンチマークデータセットにおける実験は、理論的な結果の妥当性を証明するだけでなく、我々のアプローチが比較最先端の手法よりも効果的であることを示すものである。

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