論文の概要: Post-Hoc Domain Adaptation via Guided Data Homogenization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03624v1
- Date: Thu, 8 Apr 2021 09:18:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 22:04:07.323945
- Title: Post-Hoc Domain Adaptation via Guided Data Homogenization
- Title（参考訳）: 誘導データ均質化によるポストホック領域適応
- Authors: Kurt Willis, Luis Oala
- Abstract要約: ガイドデータ均質化によるデータ分布の変化への対応を提案する。
このアプローチは、ディープラーニングモデルに含まれるトレーニングデータに関する情報を利用して、ドメイン転送機能を学ぶ。
CIFAR-10およびMNISTデータセットの実験を通じて、データ均質化の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Addressing shifts in data distributions is an important prerequisite for the
deployment of deep learning models to real-world settings. A general approach
to this problem involves the adjustment of models to a new domain through
transfer learning. However, in many cases, this is not applicable in a post-hoc
manner to deployed models and further parameter adjustments jeopardize safety
certifications that were established beforehand. In such a context, we propose
to deal with changes in the data distribution via guided data homogenization
which shifts the burden of adaptation from the model to the data. This approach
makes use of information about the training data contained implicitly in the
deep learning model to learn a domain transfer function. This allows for a
targeted deployment of models to unknown scenarios without changing the model
itself. We demonstrate the potential of data homogenization through experiments
on the CIFAR-10 and MNIST data sets.
- Abstract（参考訳）: データ分散のシフトに対処することは、ディープラーニングモデルを現実世界の設定に展開するための重要な前提条件である。
この問題に対する一般的なアプローチは、転送学習を通じてモデルを新しい領域に調整することである。
しかし、多くの場合、これはデプロイされたモデルに対するポストホックな方法では適用されず、パラメータ調整によって事前に確立された安全認定を損なう。
このような状況下では、モデルからデータへの適応の負担をシフトさせる誘導型データ均質化によるデータ分布の変化に対処することを提案する。
このアプローチでは、ディープラーニングモデルに暗黙的に含まれているトレーニングデータに関する情報を使用して、ドメイン転送関数を学習する。
これにより、モデル自体を変更することなく、未知のシナリオにモデルをターゲットとするデプロイが可能になる。
我々は、CIFAR-10とMNISTデータセットの実験を通して、データ均質化の可能性を示す。
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