論文の概要: Select, Label, and Mix: Learning Discriminative Invariant Feature Representations for Partial Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03358v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 19:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:56:27.044728
• Title: Select, Label, and Mix: Learning Discriminative Invariant Feature Representations for Partial Domain Adaptation
• Title（参考訳）: Select, Label, Mix: 部分領域適応のための識別的不変特徴表現の学習
• Authors: Aadarsh Sahoo, Rameswar Panda, Rogerio Feris, Kate Saenko, Abir Das
• Abstract要約: 部分領域適応のための識別的不変特徴表現を学習するための「選択、ラベル、混合(SLM)」フレームワークを開発した。 まず, 正の移動を避けるために, 外部からのサンプルを自動的にフィルタする, 単純で効率的な「選択」モジュールを提案する。 次に、「ラベル」モジュールは、ラベル付きソースドメインデータと生成されたターゲットドメインの擬似ラベルの両方を用いて分類器を反復的に訓練し、潜在空間の識別性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.73722120043086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial domain adaptation which assumes that the unknown target label space is a subset of the source label space has attracted much attention in computer vision. Despite recent progress, existing methods often suffer from three key problems: negative transfer, lack of discriminability and domain invariance in the latent space. To alleviate the above issues, we develop a novel 'Select, Label, and Mix' (SLM) framework that aims to learn discriminative invariant feature representations for partial domain adaptation. First, we present a simple yet efficient "select" module that automatically filters out the outlier source samples to avoid negative transfer while aligning distributions across both domains. Second, the "label" module iteratively trains the classifier using both the labeled source domain data and the generated pseudo-labels for the target domain to enhance the discriminability of the latent space. Finally, the "mix" module utilizes domain mixup regularization jointly with the other two modules to explore more intrinsic structures across domains leading to a domain-invariant latent space for partial domain adaptation. Extensive experiments on several benchmark datasets demonstrate the superiority of our proposed framework over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 未知のターゲットラベル空間がソースラベル空間のサブセットであると仮定する部分領域適応は、コンピュータビジョンにおいて多くの注目を集めている。 近年の進歩にもかかわらず、既存の手法は負の移動、識別可能性の欠如、潜在空間における領域不変性という3つの大きな問題に悩まされる。 上記の問題を緩和するため,部分領域適応のための識別的不変特徴表現の学習を目的とした,新しい「選択,ラベル,混合」フレームワークを開発した。 まず,2つの領域をまたいだ分布を整列しながら負の転送を避けるために,外部からのサンプルを自動的にフィルタする,シンプルで効率的な「選択」モジュールを提案する。 次に、「ラベル」モジュールは、ラベル付きソースドメインデータと生成されたターゲットドメインの擬似ラベルの両方を用いて分類器を反復的に訓練し、潜在空間の識別性を高める。 最後に、「mix」モジュールは、他の2つのモジュールと共同でドメインミックスアップ正規化を利用して、部分的ドメイン適応のためのドメイン不変ラテント空間につながるドメイン間のより固有の構造を探索する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける広範囲な実験は、最先端のメソッドよりも提案フレームワークが優れていることを示している。

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