論文の概要: Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03097v1
- Date: Tue, 2 Mar 2021 06:04:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-08 00:20:28.543138
- Title: Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
- Title（参考訳）: 見えないドメインへの一般化:ドメイン一般化に関する調査
- Authors: Jindong Wang, Cuiling Lan, Chang Liu, Yidong Ouyang, Tao Qin
- Abstract要約: ドメイン一般化は、1つまたは複数の異なるが関連するドメインが与えられる困難な設定を扱う。
目標は、目に見えないテストドメインに一般化できるモデルを学ぶことです。
本稿では,領域一般化の最近の進歩に対する最初のレビューを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.16754307820612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Domain generalization (DG), i.e., out-of-distribution generalization, has
attracted increased interests in recent years. Domain generalization deals with
a challenging setting where one or several different but related domain(s) are
given, and the goal is to learn a model that can generalize to an unseen test
domain. For years, great progress has been achieved. This paper presents the
first review for recent advances in domain generalization. First, we provide a
formal definition of domain generalization and discuss several related fields.
Next, we thoroughly review the theories related to domain generalization and
carefully analyze the theory behind generalization. Then, we categorize recent
algorithms into three classes and present them in detail: data manipulation,
representation learning, and learning strategy, each of which contains several
popular algorithms. Third, we introduce the commonly used datasets and
applications. Finally, we summarize existing literature and present some
potential research topics for the future.
- Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)、すなわち分布外一般化(out-of-distriion generalization)は近年、関心を集めている。
ドメイン一般化は、1つまたは複数の異なるが関連するドメインが与えられる困難な設定を扱い、目的は目に見えないテストドメインに一般化できるモデルを学ぶことです。
長年、大きな進歩を遂げてきた。
本稿では,領域一般化の最近の進歩に対する最初のレビューを紹介する。
まず、ドメイン一般化の形式的な定義を提供し、いくつかの関連分野について議論します。
次に、ドメイン一般化に関する理論を徹底的に検討し、一般化の背後にある理論を慎重に分析する。
次に,最近のアルゴリズムを3つのクラスに分類し,データ操作,表現学習,学習戦略を詳細に提示する。
第三に、一般的なデータセットとアプリケーションを紹介します。
最後に,既存の文献を要約し,今後の研究課題について紹介する。
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