論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation in the Absence of Source Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10233v1
• Date: Mon, 20 Jul 2020 16:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 13:03:56.373827
• Title: Unsupervised Domain Adaptation in the Absence of Source Data
• Title（参考訳）: ソースデータの欠如における教師なし領域適応
• Authors: Roshni Sahoo, Divya Shanmugam, John Guttag
• Abstract要約: 本稿では、ソース領域から自然軸に沿って変化する対象領域にソース分類器を適応させる教師なしの手法を提案する。 分布シフトが明るさ、コントラスト、回転を伴うシナリオにおいて本手法を検証し、ラベル付きデータに制限されたシナリオにおいて微調整ベースラインよりも優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current unsupervised domain adaptation methods can address many types of distribution shift, but they assume data from the source domain is freely available. As the use of pre-trained models becomes more prevalent, it is reasonable to assume that source data is unavailable. We propose an unsupervised method for adapting a source classifier to a target domain that varies from the source domain along natural axes, such as brightness and contrast. Our method only requires access to unlabeled target instances and the source classifier. We validate our method in scenarios where the distribution shift involves brightness, contrast, and rotation and show that it outperforms fine-tuning baselines in scenarios with limited labeled data.
• Abstract（参考訳）: 現在の教師なしドメイン適応手法は、様々な種類の分散シフトに対処できるが、ソースドメインからのデータは自由に利用できると仮定する。 事前訓練されたモデルの使用が普及するにつれて、ソースデータが利用できないと仮定することは妥当である。 本稿では,輝度やコントラストなどの自然な軸に沿ったソース領域から変化するターゲット領域に,ソース分類器を適応させる教師なしの手法を提案する。 このメソッドはラベルなしのターゲットインスタンスとソース分類子へのアクセスのみを必要とする。 分布シフトが輝度,コントラスト,回転を伴うシナリオにおいて,本手法を検証し,制限されたラベル付きデータを用いたシナリオにおいて,微調整ベースラインよりも優れることを示す。

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