論文の概要: Aggregating From Multiple Target-Shifted Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04051v1
• Date: Sun, 9 May 2021 23:25:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 02:43:36.343736
• Title: Aggregating From Multiple Target-Shifted Sources
• Title（参考訳）: 複数のターゲットシフトソースからの集約
• Authors: Changjian Shui, Zijian Li, Jiaqi Li, Christian Gagn\'e, Charles Ling, Boyu Wang
• Abstract要約: マルチソースドメイン適応は、複数のタスクからの知識を活用して関連するターゲットドメインを予測することを目的としている。 本稿では,近年のソース選択アプローチが失敗している異なるラベル分布のソースドメインを集約する問題を分析した。 提案アルゴリズムは従来の手法とは2つの重要な方法で異なる: モデルは主に境界分布ではなくセマンティック条件分布の類似性を通じて複数のソースを集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.644958631142882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-source domain adaptation aims at leveraging the knowledge from multiple tasks for predicting a related target domain. Hence, a crucial aspect is to properly combine different sources based on their relations. In this paper, we analyzed the problem for aggregating source domains with different label distributions, where most recent source selection approaches fail. Our proposed algorithm differs from previous approaches in two key ways: the model aggregates multiple sources mainly through the similarity of semantic conditional distribution rather than marginal distribution; the model proposes a \emph{unified} framework to select relevant sources for three popular scenarios, i.e., domain adaptation with limited label on target domain, unsupervised domain adaptation and label partial unsupervised domain adaption. We evaluate the proposed method through extensive experiments. The empirical results significantly outperform the baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチソースドメイン適応は、複数のタスクからの知識を活用して関連するターゲットドメインを予測することを目的としている。 したがって、重要な側面は、それらの関係に基づいて異なるソースを適切に組み合わせることである。 本稿では,近年のソース選択アプローチが失敗している異なるラベル分布のソースドメインを集約する問題を分析した。 提案手法は従来の手法と大きく異なる: モデルは主に境界分布ではなく, 意味条件分布の類似性を通じて複数のソースを集約する; モデルでは, 3つの一般的なシナリオ,すなわち, 対象領域に限定ラベルを持つドメイン適応, 教師なしドメイン適応, ラベル付き部分教師なしドメイン適応を選択するための, \emph{unified} フレームワークを提案する。 提案手法を広範囲な実験により評価する。 実験結果がベースラインを大きく上回った。

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