論文の概要: Secure Domain Adaptation with Multiple Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12124v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 02:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 00:26:56.041602
• Title: Secure Domain Adaptation with Multiple Sources
• Title（参考訳）: 複数ソースによるセキュアなドメイン適応
• Authors: Serban Stan, Mohammad Rostami
• Abstract要約: マルチソース非教師付きドメイン適応(MUDA)は、最近検討された学習フレームワークである。 目標は、アノテートされたデータで複数のソースドメインから知識を転送することで、ターゲットドメインにおけるラベル付きデータの不足に対処することである。 ソースデータは分散されているため、ソースドメインのデータのプライバシは自然な関心事になり得る。 MUDAのプライバシー問題に対処するために、埋め込みスペースにおけるドメインアライメントというアイデアの恩恵を受けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.693640425403636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-source unsupervised domain adaptation (MUDA) is a recently explored learning framework, where the goal is to address the challenge of labeled data scarcity in a target domain via transferring knowledge from multiple source domains with annotated data. Since the source data is distributed, the privacy of source domains' data can be a natural concern. We benefit from the idea of domain alignment in an embedding space to address the privacy concern for MUDA. Our method is based on aligning the sources and target distributions indirectly via internally learned distributions, without communicating data samples between domains. We justify our approach theoretically and perform extensive experiments to demonstrate that our method is effective and compares favorably against existing methods.
• Abstract（参考訳）: マルチソースアン教師付きドメイン適応(MUDA)は、最近検討された学習フレームワークであり、アノテーション付きデータで複数のソースドメインから知識を伝達することで、ターゲットドメインにおけるラベル付きデータの不足に対処することを目的としている。 ソースデータは分散されているため、ソースドメインのデータのプライバシは自然な関心事になり得る。 MUDAのプライバシー問題に対処するために、埋め込みスペースにおけるドメインアライメントというアイデアの恩恵を受けます。 本手法は,ドメイン間のデータサンプルを伝達することなく,内部学習分布を介して間接的にソースとターゲット分布を整列する手法である。 提案手法を理論的に正当化し,提案手法が有効であることを示す実験を行い,既存の手法と比較した。

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