論文の概要: Class-conditioned Domain Generalization via Wasserstein Distributional Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03676v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 14:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:42:21.282986
• Title: Class-conditioned Domain Generalization via Wasserstein Distributional Robust Optimization
• Title（参考訳）: ワッサーシュタイン分布ロバスト最適化によるクラス条件領域一般化
• Authors: Jingge Wang, Yang Li, Liyan Xie, Yao Xie
• Abstract要約: 複数のソースドメインが与えられた場合、ドメインの一般化は、目に見えないが関連するターゲットドメインでよく機能する普遍的なモデルを学ぶことを目的としている。 同じクラスが与えられた条件分布の変動が大きい場合、既存のアプローチは十分に堅牢ではない。 我々は、クラス条件領域の一般化問題を解決するために、分散ロバスト最適化の概念を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.10885662305154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given multiple source domains, domain generalization aims at learning a universal model that performs well on any unseen but related target domain. In this work, we focus on the domain generalization scenario where domain shifts occur among class-conditional distributions of different domains. Existing approaches are not sufficiently robust when the variation of conditional distributions given the same class is large. In this work, we extend the concept of distributional robust optimization to solve the class-conditional domain generalization problem. Our approach optimizes the worst-case performance of a classifier over class-conditional distributions within a Wasserstein ball centered around the barycenter of the source conditional distributions. We also propose an iterative algorithm for learning the optimal radius of the Wasserstein balls automatically. Experiments show that the proposed framework has better performance on unseen target domain than approaches without domain generalization.
• Abstract（参考訳）: 複数のソースドメインが与えられた場合、ドメインの一般化は、目に見えないが関連するターゲットドメインでよく機能する普遍的なモデルを学ぶことを目的としている。 本稿では、異なるドメインのクラス条件分布間でドメインシフトが発生するドメイン一般化シナリオに焦点を当てる。 同じクラスが与えられた条件分布の変動が大きい場合、既存のアプローチは十分に堅牢ではない。 本研究では,分散ロバスト最適化の概念を拡張し,クラス条件領域一般化問題を解く。 本手法は,ソース条件分布の重心を中心にしたワッサースタイン球内のクラス条件分布に対する分類器の最悪の性能を最適化する。 また,ワッサースタイン球の最適半径を自動的に学習するための反復アルゴリズムを提案する。 実験により、提案フレームワークは、ドメインの一般化を伴わないアプローチよりも、未認識のターゲットドメインにおいて優れたパフォーマンスを示す。

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