論文の概要: Learning Disentangled Semantic Representation for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11807v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 03:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:40:08.865774
• Title: Learning Disentangled Semantic Representation for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応のための意味表現の学習
• Authors: Ruichu Cai, Zijian Li, Pengfei Wei, Jie Qiao, Kun Zhang, Zhifeng Hao
• Abstract要約: 本研究の目的は,データの意味表現におけるドメイン不変な意味情報を抽出することである。 上記の仮定の下では、意味的潜在変数とドメイン潜在変数を再構成するために変分オートエンコーダを用いる。 これら2組の再構成潜伏変数をアンタングル化する二重対向ネットワークを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.055191615410244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation is an important but challenging task. Most of the existing domain adaptation methods struggle to extract the domain-invariant representation on the feature space with entangling domain information and semantic information. Different from previous efforts on the entangled feature space, we aim to extract the domain invariant semantic information in the latent disentangled semantic representation (DSR) of the data. In DSR, we assume the data generation process is controlled by two independent sets of variables, i.e., the semantic latent variables and the domain latent variables. Under the above assumption, we employ a variational auto-encoder to reconstruct the semantic latent variables and domain latent variables behind the data. We further devise a dual adversarial network to disentangle these two sets of reconstructed latent variables. The disentangled semantic latent variables are finally adapted across the domains. Experimental studies testify that our model yields state-of-the-art performance on several domain adaptation benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は重要だが難しいタスクである。 既存のドメイン適応手法のほとんどは、ドメイン情報と意味情報を絡んで特徴空間上のドメイン不変表現を抽出するのに苦労している。 先行研究であるエンタングル特徴空間と異なり,データの潜在的不連続意味表現(dsr)におけるドメイン不変意味情報を抽出することを目的としている。 DSRでは、データ生成プロセスは2つの独立した変数、すなわちセマンティック潜在変数とドメイン潜在変数によって制御されると仮定する。 この仮定では,データの背後にあるセマンティック潜伏変数とドメイン潜伏変数を再構成するために,変分自動エンコーダを用いる。 さらに,これら2組の潜在変数を分離するために,二重逆ネットワークを考案する。 アンタングル化されたセマンティック潜伏変数は最終的に各ドメインに適応する。 実験により,本モデルがいくつかの領域適応ベンチマークデータセットの最先端性能を示すことが示された。

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