論文の概要: Conditional Coupled Generative Adversarial Networks for Zero-Shot Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05228v1
• Date: Fri, 11 Sep 2020 04:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:35:14.786824
• Title: Conditional Coupled Generative Adversarial Networks for Zero-Shot Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ゼロショット領域適応のための条件結合型生成逆数ネットワーク
• Authors: Jinghua Wang and Jianmin Jiang
• Abstract要約: あるドメインでトレーニングされた機械学習モデルは、ドメインシフトが存在するため、他のドメインではうまく機能しない。 本研究では,CoGANを条件付きモデルに拡張することにより,条件付き生成逆数ネットワーク(CoCoGAN)を提案する。 提案したCoCoGANは,2つの異なるタスク,すなわち関連タスク (RT) と非関連タスク (IRT) で二重ドメインサンプルの連成分布を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.334196673143257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models trained in one domain perform poorly in the other domains due to the existence of domain shift. Domain adaptation techniques solve this problem by training transferable models from the label-rich source domain to the label-scarce target domain. Unfortunately, a majority of the existing domain adaptation techniques rely on the availability of target-domain data, and thus limit their applications to a small community across few computer vision problems. In this paper, we tackle the challenging zero-shot domain adaptation (ZSDA) problem, where target-domain data is non-available in the training stage. For this purpose, we propose conditional coupled generative adversarial networks (CoCoGAN) by extending the coupled generative adversarial networks (CoGAN) into a conditioning model. Compared with the existing state of the arts, our proposed CoCoGAN is able to capture the joint distribution of dual-domain samples in two different tasks, i.e. the relevant task (RT) and an irrelevant task (IRT). We train CoCoGAN with both source-domain samples in RT and dual-domain samples in IRT to complete the domain adaptation. While the former provide high-level concepts of the non-available target-domain data, the latter carry the sharing correlation between the two domains in RT and IRT. To train CoCoGAN in the absence of target-domain data for RT, we propose a new supervisory signal, i.e. the alignment between representations across tasks. Extensive experiments carried out demonstrate that our proposed CoCoGAN outperforms existing state of the arts in image classifications.
• Abstract（参考訳）: あるドメインでトレーニングされた機械学習モデルは、ドメインシフトが存在するため、他のドメインではパフォーマンスが悪い。 ドメイン適応手法は、ラベルリッチソースドメインからラベルスカルスターゲットドメインへの転送可能なモデルをトレーニングすることでこの問題を解決します。 残念なことに、既存のドメイン適応技術のほとんどはターゲットドメインデータの可用性に依存しており、その結果、少数のコンピュータビジョン問題にまたがる小さなコミュニティにアプリケーションを制限している。 本稿では,訓練段階では対象領域データが利用できない,ゼロショット領域適応(zsda)問題に取り組む。 本研究では,条件付き結合生成逆ネットワーク (cocogan) を条件付きモデルに拡張し,条件付き結合生成逆ネットワーク (cogan) を提案する。 既存の技術と比較すると,提案するCoCoGANは2つの異なるタスク,すなわち関連するタスク (RT) と無関係タスク (IRT) で二重ドメインサンプルの同時分布を捉えることができる。 RTのソースドメインサンプルとIRTのデュアルドメインサンプルの両方でCoCoGANをトレーニングし、ドメイン適応を完了します。 前者は利用できないターゲットドメインデータの高レベルな概念を提供するが、後者はRTとIRTの2つのドメイン間の共有相関を持つ。 RTのターゲットドメインデータがない場合、CoCoGANをトレーニングするために、タスク間の表現のアライメントという新しい監視信号を提案する。 大規模な実験により,提案したCoCoGANは,画像分類における既存の芸術状況よりも優れていた。

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