論文の概要: Domain Generalization via Gradient Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01621v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 16:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 14:03:43.629569
• Title: Domain Generalization via Gradient Surgery
• Title（参考訳）: 勾配手術による領域一般化
• Authors: Lucas Mansilla, Rodrigo Echeveste, Diego H. Milone, Enzo Ferrante
• Abstract要約: 現実のアプリケーションでは、マシンラーニングモデルは、トレーニングとテストドメイン間のデータ分散の変化があるシナリオに直面します。 本研究では,ドメインシフトのシナリオに現れる矛盾する勾配を特徴付けるとともに,新たな勾配合意戦略を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.38147998080533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-life applications, machine learning models often face scenarios where there is a change in data distribution between training and test domains. When the aim is to make predictions on distributions different from those seen at training, we incur in a domain generalization problem. Methods to address this issue learn a model using data from multiple source domains, and then apply this model to the unseen target domain. Our hypothesis is that when training with multiple domains, conflicting gradients within each mini-batch contain information specific to the individual domains which is irrelevant to the others, including the test domain. If left untouched, such disagreement may degrade generalization performance. In this work, we characterize the conflicting gradients emerging in domain shift scenarios and devise novel gradient agreement strategies based on gradient surgery to alleviate their effect. We validate our approach in image classification tasks with three multi-domain datasets, showing the value of the proposed agreement strategy in enhancing the generalization capability of deep learning models in domain shift scenarios.
• Abstract（参考訳）: 実生活のアプリケーションでは、トレーニングとテストドメイン間でデータ分散が変化するシナリオに機械学習モデルが直面することが多い。 トレーニングで見たものとは異なる分布の予測を行うことを目的としている場合、ドメインの一般化問題が発生する。 この問題に対処するメソッドは、複数のソースドメインのデータを使用してモデルを学び、このモデルを対象とする未認識ドメインに適用する。 私たちの仮説は、複数のドメインでトレーニングする場合、各ミニバッチ内の矛盾する勾配には、テストドメインを含む他のドメインと無関係な個々のドメイン特有の情報が含まれているということです。 放置された場合、そのような不一致は一般化性能を低下させる可能性がある。 本稿では、ドメインシフトシナリオに現れる矛盾する勾配を特徴付け、その効果を緩和するための勾配手術に基づく新しい勾配合意戦略を考案する。 提案手法を3つの多領域データセットを用いて画像分類タスクにおいて検証し,提案する合意戦略の価値を示し,ドメインシフトシナリオにおけるディープラーニングモデルの一般化能力を高める。

関連論文リスト

• SALUDA: Surface-based Automotive Lidar Unsupervised Domain Adaptation [62.889835139583965]
  我々は、ソースデータとターゲットデータに基づいて、暗黙の基盤となる表面表現を同時に学習する教師なし補助タスクを導入する。 両方のドメインが同じ遅延表現を共有しているため、モデルは2つのデータソース間の不一致を許容せざるを得ない。 実験の結果,本手法は実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:36:23Z)
• Improving Domain Generalization with Domain Relations [77.63345406973097]
  本稿では、モデルがトレーニングされたドメインと異なる新しいドメインに適用されたときに発生するドメインシフトに焦点を当てる。 ドメイン固有モデルを学習するためのD$3$Gという新しい手法を提案する。 以上の結果から,D$3$Gは最先端の手法より一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T08:11:16Z)
• Single-domain Generalization in Medical Image Segmentation via Test-time Adaptation from Shape Dictionary [64.5632303184502]
  ドメインの一般化は通常、モデル学習のために複数のソースドメインからのデータを必要とする。 本稿では,1つのソースドメインのみで最悪のシナリオ下でモデルを学習し,異なる未確認対象ドメインに直接一般化する,重要な単一ドメインの一般化問題について考察する。 本稿では,領域間で不変なセグメンテーションのセグメンテーション先情報を抽出し,統合する医用画像セグメンテーションにおいて,この問題に対処する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T08:46:27Z)
• Domain Generalization via Selective Consistency Regularization for Time Series Classification [16.338176636365752]
  ドメイン一般化手法は、限られた数のソースドメインからのデータで、ドメインシフトに頑健なモデルを学習することを目的としている。 本稿では,ソースドメイン間の予測一貫性を選択的に適用する表現学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T01:57:35Z)
• Fishr: Invariant Gradient Variances for Out-of-distribution Generalization [98.40583494166314]
  フィッシャーは、損失関数の勾配の空間における領域不変性を強制する学習スキームである。 フィッシャーはこの損失についてフィッシャー・インフォメーションやヘッセンと密接な関係を示している。 特に、FishrはDomainBedベンチマークのテクニックの状態を改善し、経験的リスク最小化よりも大幅にパフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T08:36:09Z)
• Discriminative Domain-Invariant Adversarial Network for Deep Domain Generalization [33.84004077585957]
  本稿では,ドメイン一般化のための識別型ドメイン不変逆数ネットワーク(DDIAN)を提案する。 DDIANは、最先端のドメイン一般化アプローチと比較して、トレーニング中の未確認対象データに対するより良い予測を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T04:24:12Z)
• Model-Based Domain Generalization [96.84818110323518]
  本稿では,モデルベースドメイン一般化問題に対する新しいアプローチを提案する。 我々のアルゴリズムは、最新のwildsベンチマークの最先端手法を最大20ポイント上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T00:59:02Z)
• Robust Domain-Free Domain Generalization with Class-aware Alignment [4.442096198968069]
  ドメインフリードメイン一般化(DFDG)は、目に見えないテストドメインでより良い一般化性能を実現するモデル非依存の方法である。 DFDGは新しい戦略を用いてドメイン不変なクラス差別的特徴を学習する。 時系列センサと画像分類公開データセットの両方で競合性能を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T17:46:06Z)
• A Review of Single-Source Deep Unsupervised Visual Domain Adaptation [81.07994783143533]
  大規模ラベル付きトレーニングデータセットにより、ディープニューラルネットワークは、幅広いベンチマークビジョンタスクを拡張できるようになった。 多くのアプリケーションにおいて、大量のラベル付きデータを取得するのは非常に高価で時間を要する。 限られたラベル付きトレーニングデータに対処するため、大規模ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを、疎ラベルまたは未ラベルのターゲットドメインに直接適用しようと試みている人も多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T00:06:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。