論文の概要: DecAug: Out-of-Distribution Generalization via Decomposed Feature Representation and Semantic Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09382v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 03:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:21:15.619872
• Title: DecAug: Out-of-Distribution Generalization via Decomposed Feature Representation and Semantic Augmentation
• Title（参考訳）: DecAug: Decomposed Feature Representation と Semantic Augmentation によるアウト・オブ・ディストリビューションの一般化
• Authors: Haoyue Bai, Rui Sun, Lanqing Hong, Fengwei Zhou, Nanyang Ye, Han-Jia Ye, S.-H. Gary Chan, Zhenguo Li
• Abstract要約: 深層学習は、しばしば分布外(OoD)一般化に苦しむ。 OoD一般化のための新しい分解特徴表現および意味的拡張アプローチであるDecAugを提案する。 DecAugは、さまざまなOoDデータセットの他の最先端のメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.18840132995509
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning demonstrates its strong ability to handle independent and identically distributed (IID) data, it often suffers from out-of-distribution (OoD) generalization, where the test data come from another distribution (w.r.t. the training one). Designing a general OoD generalization framework to a wide range of applications is challenging, mainly due to possible correlation shift and diversity shift in the real world. Most of the previous approaches can only solve one specific distribution shift, such as shift across domains or the extrapolation of correlation. To address that, we propose DecAug, a novel decomposed feature representation and semantic augmentation approach for OoD generalization. DecAug disentangles the category-related and context-related features. Category-related features contain causal information of the target object, while context-related features describe the attributes, styles, backgrounds, or scenes, causing distribution shifts between training and test data. The decomposition is achieved by orthogonalizing the two gradients (w.r.t. intermediate features) of losses for predicting category and context labels. Furthermore, we perform gradient-based augmentation on context-related features to improve the robustness of the learned representations. Experimental results show that DecAug outperforms other state-of-the-art methods on various OoD datasets, which is among the very few methods that can deal with different types of OoD generalization challenges.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、独立で同一に分散した(IID)データを扱う強力な能力を示しているが、テストデータが別の分布(w.r.t)から来るようなOoD(out-of-distriion)の一般化に悩まされることが多い。 訓練1号) 一般のOoD一般化フレームワークを広範囲のアプリケーションに設計することは、主に現実世界における相関シフトと多様性シフトによって困難である。 以前のアプローチのほとんどは、ドメイン間のシフトや相関の補間など、ひとつの特定の分散シフトのみを解決できる。 そこで本研究では,OoD一般化のための特徴表現と意味拡張手法であるDecAugを提案する。 DecAugはカテゴリ関連の機能とコンテキスト関連の機能を分離する。 カテゴリ関連機能は対象オブジェクトの因果情報を含み、コンテキスト関連機能は属性、スタイル、背景、シーンを記述し、トレーニングデータとテストデータの間の分散シフトを引き起こす。 この分解は2つの勾配(w.r.t)の直交化によって達成される。 中間特徴) カテゴリーとコンテキストラベルの予測のための損失。 さらに,学習表現のロバスト性を改善するために,文脈関連特徴の勾配に基づく拡張を行う。 実験結果から、DecAugは様々なOoDデータセット上で、様々なタイプのOoD一般化課題に対処できる手法の中で、他の最先端手法よりも優れていることが示された。

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