論文の概要: Learning to Balance Specificity and Invariance for In and Out of Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12839v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 20:39:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 01:37:55.956102
• Title: Learning to Balance Specificity and Invariance for In and Out of Domain Generalization
• Title（参考訳）: ドメインの一般化における特異性と不変性のバランスをとるための学習
• Authors: Prithvijit Chattopadhyay, Yogesh Balaji, Judy Hoffman
• Abstract要約: ドメイン内および外部の一般化性能を改善するモデルである一般化のためのドメイン固有マスクを紹介する。 ドメインの一般化のために、ゴールはソースドメインの集合から学び、見えないターゲットドメインに最もよく一般化する単一のモデルを作成することである。 本研究では,PACSとDomainNetの両面において,単純なベースラインと最先端の手法と比較して,競争力のある性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.338573739304604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Domain-specific Masks for Generalization, a model for improving both in-domain and out-of-domain generalization performance. For domain generalization, the goal is to learn from a set of source domains to produce a single model that will best generalize to an unseen target domain. As such, many prior approaches focus on learning representations which persist across all source domains with the assumption that these domain agnostic representations will generalize well. However, often individual domains contain characteristics which are unique and when leveraged can significantly aid in-domain recognition performance. To produce a model which best generalizes to both seen and unseen domains, we propose learning domain specific masks. The masks are encouraged to learn a balance of domain-invariant and domain-specific features, thus enabling a model which can benefit from the predictive power of specialized features while retaining the universal applicability of domain-invariant features. We demonstrate competitive performance compared to naive baselines and state-of-the-art methods on both PACS and DomainNet.
• Abstract（参考訳）: ドメイン内および外部の一般化性能を改善するモデルである一般化のためのドメイン固有マスクを紹介する。 ドメインの一般化のために、ゴールはソースドメインの集合から学び、見えないターゲットドメインに最もよく一般化する単一のモデルを作成することである。 このように、従来の多くのアプローチは、これらのドメインに依存しない表現がうまく一般化すると仮定して、すべてのソースドメインにわたって持続する学習表現にフォーカスする。 しかし、多くの場合、個々のドメインはユニークな特徴を持ち、レバレッジされた場合、ドメイン内認識性能を著しく助けることができる。 見えない領域と見えない領域の両方に最もよく一般化するモデルを作成するため、我々は学習するドメイン固有のマスクを提案する。 マスクは、ドメイン不変性とドメイン固有特徴のバランスを学習することを奨励されており、ドメイン不変特徴の普遍的適用性を維持しつつ、特殊特徴の予測力の恩恵を受けるモデルを可能にする。 本研究では,PACSとDomainNetの両面において,単純なベースラインと最先端の手法と比較して,競合性能を示す。

関連論文リスト

• Domain Generalization via Causal Adjustment for Cross-Domain Sentiment Analysis [59.73582306457387]
  クロスドメイン感情分析における領域一般化の問題に焦点をあてる。 本稿では,ドメイン固有表現とドメイン不変表現をアンタングル化するバックドア調整に基づく因果モデルを提案する。 一連の実験は、我々のモデルの優れたパフォーマンスと堅牢性を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T13:26:56Z)
• Adaptive Mixture of Experts Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing [37.75738807247752]
  ドメイン一般化(DG)に基づく反偽造防止アプローチが注目されている。 既存のDGベースのFASアプローチは、様々な目に見えない領域を一般化するために、ドメイン不変の特徴を常に捉えている。 このフレームワークは、ドメイン固有の情報を利用して、目に見えないソースドメインと未知のターゲットドメイン間のリンクを適応的に確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:02:51Z)
• Compound Domain Generalization via Meta-Knowledge Encoding [55.22920476224671]
  マルチモーダル分布を再正規化するために,スタイル駆動型ドメイン固有正規化(SDNorm)を導入する。 組込み空間における関係モデリングを行うために,プロトタイプ表現,クラスセントロイドを利用する。 4つの標準ドメイン一般化ベンチマークの実験により、COMENはドメインの監督なしに最先端のパフォーマンスを上回ることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T11:54:59Z)
• Exploiting Domain-Specific Features to Enhance Domain Generalization [10.774902700296249]
  ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、観測されていないターゲットドメインで正常に動作するために、複数の観測されたソースドメインからモデルをトレーニングすることを目的としている。 以前のDGアプローチでは、ターゲットドメインを一般化するために、ソース間でのドメイン不変情報を抽出することに重点を置いていた。 本稿ではメタドメイン固有ドメイン不変量(mD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T15:42:39Z)
• Discriminative Domain-Invariant Adversarial Network for Deep Domain Generalization [33.84004077585957]
  本稿では,ドメイン一般化のための識別型ドメイン不変逆数ネットワーク(DDIAN)を提案する。 DDIANは、最先端のドメイン一般化アプローチと比較して、トレーニング中の未確認対象データに対するより良い予測を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T04:24:12Z)
• Context-Conditional Adaptation for Recognizing Unseen Classes in Unseen Domains [48.17225008334873]
  我々は,COCOA (COntext Conditional Adaptive) Batch-Normalization と統合された特徴生成フレームワークを提案する。 生成されたビジュアル機能は、基礎となるデータ分散をよりよくキャプチャすることで、テスト時に見つからないクラスやドメインに一般化できます。 確立した大規模ベンチマークであるDomainNetに対する我々のアプローチを徹底的に評価し、分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T17:51:16Z)
• Adaptive Domain-Specific Normalization for Generalizable Person Re-Identification [81.30327016286009]
  一般化可能なRe-IDのための適応型ドメイン固有正規化手法(AdsNorm)を提案する。 本研究では,一般化可能人物 Re-ID に対する適応領域特異的正規化手法 (AdsNorm) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T02:54:55Z)
• Open Domain Generalization with Domain-Augmented Meta-Learning [83.59952915761141]
  オープンドメイン一般化(OpenDG)の新しい実践的問題について研究する。 本稿では,オープンドメイン一般化表現を学ぶためのメタ学習フレームワークを提案する。 種々のマルチドメインデータセットの実験結果から、提案したドメイン拡張メタラーニング(DAML)が、未確認ドメイン認識の先行手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T09:12:24Z)
• Batch Normalization Embeddings for Deep Domain Generalization [50.51405390150066]
  ドメインの一般化は、異なるドメインと見えないドメインで堅牢に実行されるように機械学習モデルをトレーニングすることを目的としている。 一般的な領域一般化ベンチマークにおいて,最先端技術よりも分類精度が著しく向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T12:02:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。