論文の概要: Domain Adaptation with Incomplete Target Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01606v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 00:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 15:10:43.235301
• Title: Domain Adaptation with Incomplete Target Domains
• Title（参考訳）: 不完全なターゲットドメインによるドメイン適応
• Authors: Zhenpeng Li, Jianan Jiang, Yuhong Guo, Tiantian Tang, Chengxiang Zhuo, Jieping Ye
• Abstract要約: 本稿では、この新たなドメイン適応問題に対処するために、不完全データインプットに基づく Adversarial Network (IDIAN) モデルを提案する。 提案モデルでは,対象領域における部分的な観測に基づいて,欠落した特徴値を満たすデータ計算モジュールを設計する。 我々は、クロスドメインベンチマークタスクと、不完全なターゲットドメインを用いた実世界適応タスクの両方で実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.38480076899634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation, as a task of reducing the annotation cost in a target domain by exploiting the existing labeled data in an auxiliary source domain, has received a lot of attention in the research community. However, the standard domain adaptation has assumed perfectly observed data in both domains, while in real world applications the existence of missing data can be prevalent. In this paper, we tackle a more challenging domain adaptation scenario where one has an incomplete target domain with partially observed data. We propose an Incomplete Data Imputation based Adversarial Network (IDIAN) model to address this new domain adaptation challenge. In the proposed model, we design a data imputation module to fill the missing feature values based on the partial observations in the target domain, while aligning the two domains via deep adversarial adaption. We conduct experiments on both cross-domain benchmark tasks and a real world adaptation task with imperfect target domains. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、既存のラベル付きデータを補助ソースドメインに活用することにより、対象ドメインのアノテーションコストを低減させるタスクとして、研究コミュニティで注目されている。 しかし、標準的なドメイン適応は両方のドメインで完全に観測されたデータを想定しているが、現実のアプリケーションでは欠落データの存在が一般的である。 本稿では、部分的に観測されたデータを持つ不完全なターゲットドメインを持つドメイン適応シナリオに挑戦する。 本稿では、この新たなドメイン適応問題に対処するために、不完全データインプットに基づく Adversarial Network (IDIAN) モデルを提案する。 提案するモデルでは,対象領域における部分的観測に基づいて欠落する特徴値を満たすためのデータインプテーションモジュールを設計し,その2つの領域を深い逆適応によって整合させる。 我々は、クロスドメインベンチマークタスクと、不完全なターゲットドメインを用いた実世界適応タスクの両方で実験を行う。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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