論文の概要: Conditional Bures Metric for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00302v1
• Date: Sat, 31 Jul 2021 18:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:33:49.685347
• Title: Conditional Bures Metric for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 条件付きバーズ計量による領域適応
• Authors: You-Wei Luo and Chuan-Xian Ren
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(UDA)は近年広く注目を集めている。 従来のUDA法では、ラベル分布の識別情報を無視しながら、異なるドメインの限界分布がシフトしていると仮定していた。 本研究では,現在の条件不変モデルに大きな関心を持つ条件分布シフト問題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.528711361447712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a vital problem in classification-oriented transfer, unsupervised domain adaptation (UDA) has attracted widespread attention in recent years. Previous UDA methods assume the marginal distributions of different domains are shifted while ignoring the discriminant information in the label distributions. This leads to classification performance degeneration in real applications. In this work, we focus on the conditional distribution shift problem which is of great concern to current conditional invariant models. We aim to seek a kernel covariance embedding for conditional distribution which remains yet unexplored. Theoretically, we propose the Conditional Kernel Bures (CKB) metric for characterizing conditional distribution discrepancy, and derive an empirical estimation for the CKB metric without introducing the implicit kernel feature map. It provides an interpretable approach to understand the knowledge transfer mechanism. The established consistency theory of the empirical estimation provides a theoretical guarantee for convergence. A conditional distribution matching network is proposed to learn the conditional invariant and discriminative features for UDA. Extensive experiments and analysis show the superiority of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: 近年,分類指向移行において重要な問題として,教師なしドメイン適応(UDA)が注目されている。 従来のuda法は、ラベル分布の識別情報を無視しながら、異なるドメインのマージン分布が移動すると仮定している。 これにより、実アプリケーションの分類性能が劣化する。 本研究では,現在の条件付き不変量モデルに対する大きな関心事である条件付き分布シフト問題に着目する。 我々は,まだ探索されていない条件分布のカーネル共分散埋め込みを求める。 理論的には,条件分布の不一致を特徴付ける条件付きカーネルバーズ(ckb)メトリックを提案し,暗黙的カーネル特徴マップを導入することなく,ckbメトリックの経験的推定を導出する。 知識伝達機構を理解するための解釈可能なアプローチを提供する。 経験的推定の確立された一貫性理論は収束の理論的保証を与える。 UDAの条件不変性と識別的特徴を学習するために,条件分布マッチングネットワークを提案する。 広範な実験と解析により,提案モデルの有効性が示された。

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