論文の概要: Domain-Specific Bias Filtering for Single Labeled Domain Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00726v1
- Date: Sat, 2 Oct 2021 05:08:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:34:34.317839
- Title: Domain-Specific Bias Filtering for Single Labeled Domain Generalization
- Title（参考訳）: 単一ラベル領域一般化のためのドメイン固有バイアスフィルタリング
- Authors: Junkun Yuan, Xu Ma, Defang Chen, Kun Kuang, Fei Wu, Lanfen Lin
- Abstract要約: ドメインの一般化は、複数のラベル付きソースデータセットを使用して、目に見えないターゲットドメインに対して一般化可能なモデルをトレーニングする。
高価なアノテーションコストのため、すべてのソースデータのラベル付けの要件は、現実世界のアプリケーションでは満たされない。
本稿では,ドメイン固有バイアスをラベル付きソースデータでフィルタするDBF (Domain-Specific Bias Filtering) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.679447374738498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain generalization (DG) utilizes multiple labeled source datasets to train
a generalizable model for unseen target domains. However, due to expensive
annotation costs, the requirements of labeling all the source data are hard to
be met in real-world applications. In this paper, we investigate a Single
Labeled Domain Generalization (SLDG) task with only one source domain being
labeled, which is more practical and challenging than the Conventional Domain
Generalization (CDG). A major obstacle in the SLDG task is the
discriminability-generalization bias: discriminative information in the labeled
source dataset may contain domain-specific bias, constraining the
generalization of the trained model. To tackle this challenging task, we
propose a novel method called Domain-Specific Bias Filtering (DSBF), which
initializes a discriminative model with the labeled source data and filters out
its domain-specific bias with the unlabeled source data for generalization
improvement. We divide the filtering process into: (1) Feature extractor
debiasing using k-means clustering-based semantic feature re-extraction; and
(2) Classifier calibrating using attention-guided semantic feature projection.
DSBF unifies the exploration of the labeled and the unlabeled source data to
enhance the discriminability and generalization of the trained model, resulting
in a highly generalizable model. We further provide theoretical analysis to
verify the proposed domain-specific bias filtering process. Extensive
experiments on multiple datasets show the superior performance of DSBF in
tackling both the challenging SLDG task and the CDG task.
- Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は、複数のラベル付きソースデータセットを使用して、目に見えないターゲットドメインに対する一般化可能なモデルをトレーニングする。
しかし、高価なアノテーションコストのため、すべてのソースデータをラベル付けする要件は、現実世界のアプリケーションでは満たせない。
本稿では,単一ラベル付きドメイン一般化(SLDG)タスクを1つのソースドメインのみにラベル付けすることで,従来のドメイン一般化(CDG)よりも実用的かつ困難であることを示す。
SLDGタスクにおける大きな障害は、識別可能性一般化バイアスである:ラベル付きソースデータセットの識別情報は、訓練されたモデルの一般化を制限し、ドメイン固有のバイアスを含むかもしれない。
この課題に取り組むために,ラベル付きソースデータで識別モデルを初期化し,その領域固有バイアスを一般化のためにラベル付きソースデータでフィルタする,ドメイン固有バイアスフィルタリング(dsbf)と呼ばれる新しい手法を提案する。
1) k-meansクラスタリングに基づく意味的特徴再抽出を用いた特徴抽出と,(2)注意誘導意味的特徴投影を用いた分類器の分類とに分類する。
DSBFはラベル付きおよびラベルなしソースデータの探索を統一し、訓練されたモデルの識別性と一般化を高め、高度に一般化可能なモデルをもたらす。
さらに,提案する領域特異的バイアスフィルタリングプロセスを検証するための理論的解析を行う。
複数のデータセットに対する大規模な実験は、難易度の高いSLDGタスクとCDGタスクの両方に取り組む上で、DSBFの優れた性能を示している。
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