論文の概要: Learning Domain-invariant Graph for Adaptive Semi-supervised Domain Adaptation with Few Labeled Source Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09359v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 08:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:46:49.317977
• Title: Learning Domain-invariant Graph for Adaptive Semi-supervised Domain Adaptation with Few Labeled Source Samples
• Title（参考訳）: ラベル付きサンプルの少ない適応的半教師付き領域適応のための学習領域不変グラフ
• Authors: Jinfeng Li, Weifeng Liu, Yicong Zhou, Jun Yu, Dapeng Tao
• Abstract要約: ドメイン適応は、ソースドメインからモデルを一般化して、関連するが異なるターゲットドメインのタスクに取り組むことを目的としています。 従来のドメイン適応アルゴリズムは、事前知識として扱われる十分なラベル付きデータがソースドメインで利用できると仮定する。 少数のラベル付きソースサンプルを用いたドメイン適応のためのドメイン不変グラフ学習(DGL)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.55521019202557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation aims to generalize a model from a source domain to tackle tasks in a related but different target domain. Traditional domain adaptation algorithms assume that enough labeled data, which are treated as the prior knowledge are available in the source domain. However, these algorithms will be infeasible when only a few labeled data exist in the source domain, and thus the performance decreases significantly. To address this challenge, we propose a Domain-invariant Graph Learning (DGL) approach for domain adaptation with only a few labeled source samples. Firstly, DGL introduces the Nystrom method to construct a plastic graph that shares similar geometric property as the target domain. And then, DGL flexibly employs the Nystrom approximation error to measure the divergence between plastic graph and source graph to formalize the distribution mismatch from the geometric perspective. Through minimizing the approximation error, DGL learns a domain-invariant geometric graph to bridge source and target domains. Finally, we integrate the learned domain-invariant graph with the semi-supervised learning and further propose an adaptive semi-supervised model to handle the cross-domain problems. The results of extensive experiments on popular datasets verify the superiority of DGL, especially when only a few labeled source samples are available.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、ソースドメインからモデルを一般化して、関連するが異なるターゲットドメインのタスクに取り組むことを目的としています。 従来のドメイン適応アルゴリズムは、事前知識として扱われる十分なラベル付きデータがソースドメインで利用できると仮定する。 しかし、ソースドメインにラベル付きデータしか存在しない場合、これらのアルゴリズムは実現できないため、パフォーマンスは大幅に低下する。 この課題に対処するために,いくつかのラベル付きソースサンプルのみを用いたドメイン適応のためのドメイン不変グラフ学習(dgl)手法を提案する。 まず、DGLはNystrom法を導入し、ターゲット領域と類似した幾何学的性質を持つプラスチックグラフを構築する。 そして、DGLはNystrom近似誤差を柔軟に利用して、プラスチックグラフとソースグラフのばらつきを測定し、幾何学的観点から分布ミスマッチを定式化する。 近似誤差を最小化することで、dglはブリッジソースとターゲットドメインへのドメイン不変な幾何グラフを学習する。 最後に,学習した領域不変グラフを半教師付き学習と統合し,さらにクロスドメイン問題を扱う適応半教師付きモデルを提案する。 一般的なデータセットに関する広範な実験の結果は、特にラベル付きソースサンプルがわずかである場合に、DGLの優位性を検証する。

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