論文の概要: Sequential Domain Adaptation through Elastic Weight Consolidation for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01189v3
• Date: Sun, 19 Jul 2020 08:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 14:20:25.021689
• Title: Sequential Domain Adaptation through Elastic Weight Consolidation for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感性解析のための弾性重み強化による逐次領域適応
• Authors: Avinash Madasu and Vijjini Anvesh Rao
• Abstract要約: 我々はSDA(Sequential Domain Adaptation)というモデルに依存しないフレームワークを提案する。 提案手法は,CNNのようなシンプルなアーキテクチャが,感情分析(SA)の領域適応において,複雑な最先端モデルより優れていることを示す。 さらに、ソースドメインのより難しい第1次反計算機的順序付けの有効性が最大性能に繋がることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1473798197405944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Elastic Weight Consolidation (EWC) is a technique used in overcoming catastrophic forgetting between successive tasks trained on a neural network. We use this phenomenon of information sharing between tasks for domain adaptation. Training data for tasks such as sentiment analysis (SA) may not be fairly represented across multiple domains. Domain Adaptation (DA) aims to build algorithms that leverage information from source domains to facilitate performance on an unseen target domain. We propose a model-independent framework - Sequential Domain Adaptation (SDA). SDA draws on EWC for training on successive source domains to move towards a general domain solution, thereby solving the problem of domain adaptation. We test SDA on convolutional, recurrent, and attention-based architectures. Our experiments show that the proposed framework enables simple architectures such as CNNs to outperform complex state-of-the-art models in domain adaptation of SA. In addition, we observe that the effectiveness of a harder first Anti-Curriculum ordering of source domains leads to maximum performance.
• Abstract（参考訳）: elastic weight consolidation (ewc) は、ニューラルネットワークでトレーニングされた一連のタスク間の破滅的な忘れを克服するために使用されるテクニックである。 タスク間の情報共有という現象をドメイン適応に利用します。 感情分析(SA)のようなタスクのトレーニングデータは、複数のドメインにまたがって適切に表現されない場合がある。 ドメイン適応(da)は、ソースドメインの情報を活用するアルゴリズムの構築を目標とする。 モデルに依存しないフレームワークであるSequential Domain Adaptation (SDA)を提案する。 SDAは、連続するソースドメインのトレーニングをEWCに委ねて、一般的なドメインソリューションへと移行し、ドメイン適応の問題を解決する。 我々は、畳み込み、繰り返し、注意に基づくアーキテクチャでSDAをテストする。 実験により,提案フレームワークは,SAのドメイン適応において,CNNなどの単純なアーキテクチャが複雑な最先端モデルより優れていることを示す。 さらに、ソースドメインのより難しい第1の反コイル順序付けの有効性が、最大性能をもたらすことを観察する。

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