論文の概要: Variational Disentanglement for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05826v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 09:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:34:06.991197
• Title: Variational Disentanglement for Domain Generalization
• Title（参考訳）: 領域一般化のための変分アンタングルメント
• Authors: Yufei Wang, Haoliang Li, Lap-Pui Chau, Alex C. Kot
• Abstract要約: 本稿では,変分拡散ネットワーク(VDN)という効果的なフレームワークを提供することにより,領域一般化の課題に取り組むことを提案する。 VDNは、ドメイン固有の機能とタスク固有の機能を切り離し、タスク固有のフィーチャは、見えないが関連するテストデータにより良い一般化が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.79387438988554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization aims to learn an invariant model that can generalize well to the unseen target domain. In this paper, we propose to tackle the problem of domain generalization by delivering an effective framework named Variational Disentanglement Network (VDN), which is capable of disentangling the domain-specific features and task-specific features, where the task-specific features are expected to be better generalized to unseen but related test data. We further show the rationale of our proposed method by proving that our proposed framework is equivalent to minimize the evidence upper bound of the divergence between the distribution of task-specific features and its invariant ground truth derived from variational inference. We conduct extensive experiments to verify our method on three benchmarks, and both quantitative and qualitative results illustrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ドメインの一般化は、未知の対象領域にうまく一般化できる不変モデルを学ぶことを目的としている。 本稿では、ドメイン固有の特徴とタスク固有の特徴を分離し、タスク固有の特徴を、見えないが関連するテストデータに対してより一般化できるような、効果的なフレームワークである変動分散ネットワーク(VDN)を提供することにより、ドメインの一般化の課題に取り組むことを提案する。 さらに,提案手法の理論的根拠として,課題特化特徴の分布と変分推論から導かれる不変基底真理との相違の証拠の上限を最小化するために,提案手法が等価であることを示す。 提案手法を3つのベンチマークで検証するために広範な実験を行い,定量的・質的評価結果から本手法の有効性を明らかにした。

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