論文の概要: Adaptive Pseudo-Label Refinement by Negative Ensemble Learning for
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15973v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 22:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 15:01:59.009665
- Title: Adaptive Pseudo-Label Refinement by Negative Ensemble Learning for
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
- Title（参考訳）: 非教師なし領域適応のための負アンサンブル学習による適応的擬似ラベル再構成
- Authors: Waqar Ahmed, Pietro Morerio and Vittorio Murino
- Abstract要約: 既存のUnsupervised Domain Adaptation (UDA)メソッドは、トレーニング中にソースとターゲットのドメインデータを同時に利用できると仮定する。
訓練済みのソースモデルは、よく知られたドメインシフトの問題により、ターゲットに対して性能が悪くても、常に利用可能であると考えられている。
適応型ノイズフィルタリングと擬似ラベル改良に取り組むための統一手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.728603077621564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The majority of existing Unsupervised Domain Adaptation (UDA) methods
presumes source and target domain data to be simultaneously available during
training. Such an assumption may not hold in practice, as source data is often
inaccessible (e.g., due to privacy reasons). On the contrary, a pre-trained
source model is always considered to be available, even though performing
poorly on target due to the well-known domain shift problem. This translates
into a significant amount of misclassifications, which can be interpreted as
structured noise affecting the inferred target pseudo-labels. In this work, we
cast UDA as a pseudo-label refinery problem in the challenging source-free
scenario. We propose a unified method to tackle adaptive noise filtering and
pseudo-label refinement. A novel Negative Ensemble Learning technique is
devised to specifically address noise in pseudo-labels, by enhancing diversity
in ensemble members with different stochastic (i) input augmentation and (ii)
feedback. In particular, the latter is achieved by leveraging the novel concept
of Disjoint Residual Labels, which allow diverse information to be fed to the
different members. A single target model is eventually trained with the refined
pseudo-labels, which leads to a robust performance on the target domain.
Extensive experiments show that the proposed method, named Adaptive
Pseudo-Label Refinement, achieves state-of-the-art performance on major UDA
benchmarks, such as Digit5, PACS, Visda-C, and DomainNet, without using source
data at all.
- Abstract（参考訳）: 既存のUnsupervised Domain Adaptation(UDA)メソッドの大部分は、トレーニング中にソースとターゲットのドメインデータを同時に利用できると仮定している。
このような仮定は、ソースデータがしばしばアクセスできない(例えば、プライバシー上の理由から)ため、実際には成立しない。
それとは対照的に、よく知られたドメインシフト問題によりターゲットが不適切な場合でも、事前訓練されたソースモデルが常に利用可能であると考えられる。
これはかなりの量の誤分類となり、推定されたターゲットの擬似ラベルに影響を与える構造的ノイズと解釈できる。
本研究では, 未解決のシナリオにおいて, uda を疑似ラベル精製問題として位置づけた。
適応雑音フィルタリングと擬似ラベル改善に対処する統一手法を提案する。
異なる確率的(i)入力増強と(ii)フィードバックを持つアンサンブルメンバーの多様性を高めることにより、擬似ラベルのノイズに特異的に対処する新しい負アンサンブル学習手法が考案された。
特に後者は、異なるメンバーに多様な情報を供給できる、新しい概念である Disjoint Residual Labels を活用することで実現されている。
単一のターゲットモデルは、最終的に洗練された擬似ラベルで訓練され、ターゲットドメインで堅牢なパフォーマンスをもたらす。
拡張実験により,Adaptive Pseudo-Label Refinement と呼ばれる提案手法は,ソースデータを全く使わずに,Digit5,PACS,Visda-C,DomainNet などの主要な UDA ベンチマーク上で最先端のパフォーマンスを実現することがわかった。
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