論文の概要: Partial Domain Adaptation Using Selective Representation Learning For Class-Weight Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02275v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 21:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 01:24:48.866832
• Title: Partial Domain Adaptation Using Selective Representation Learning For Class-Weight Computation
• Title（参考訳）: クラスウェイト計算における選択表現学習を用いた部分領域適応
• Authors: Sandipan Choudhuri, Riti Paul, Arunabha Sen, Baoxin Li, Hemanth Venkateswara
• Abstract要約: ディープラーニングモデルの一般化能力は、リッチラベルデータに依存する。 画像コンテンツ情報のみから外れたクラスを識別する手法を開発した。 また、ソース画像からクラスコンテンツのみにラベル分類器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.67078163464389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generalization power of deep-learning models is dependent on rich-labelled data. This supervision using large-scaled annotated information is restrictive in most real-world scenarios where data collection and their annotation involve huge cost. Various domain adaptation techniques exist in literature that bridge this distribution discrepancy. However, a majority of these models require the label sets of both the domains to be identical. To tackle a more practical and challenging scenario, we formulate the problem statement from a partial domain adaptation perspective, where the source label set is a super set of the target label set. Driven by the motivation that image styles are private to each domain, in this work, we develop a method that identifies outlier classes exclusively from image content information and train a label classifier exclusively on class-content from source images. Additionally, elimination of negative transfer of samples from classes private to the source domain is achieved by transforming the soft class-level weights into two clusters, 0 (outlier source classes) and 1 (shared classes) by maximizing the between-cluster variance between them.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの一般化能力は、リッチラベルデータに依存する。 大規模アノテート情報を用いたこの監視は、データ収集とそのアノテーションが膨大なコストを伴うほとんどの現実のシナリオにおいて制限される。 この分布差を橋渡しする様々なドメイン適応技術が文献に存在している。 しかし、これらのモデルのほとんどは、両方のドメインのラベルセットを同一にする必要がある。 より実践的で困難なシナリオに対処するために、ソースラベルセットがターゲットラベルセットのスーパーセットである部分的なドメイン適応の観点から問題文を定式化する。 本研究は,画像スタイルが各ドメインにプライベートであるという動機から,画像コンテンツ情報からのみ外部クラスを識別し,ソース画像からのクラスコンテンツにのみ依存するラベル分類器を訓練する手法を開発した。 さらに、ソフトクラスレベルの重みを0(外部ソースクラス)と1(共有クラス)の2つのクラスタに変換し、クラスタ間の分散を最大化することにより、ソースドメインにプライベートなクラスからサンプルの負の転送の排除を実現する。

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