論文の概要: Mapping conditional distributions for domain adaptation under generalized target shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15057v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 14:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 15:37:36.497838
• Title: Mapping conditional distributions for domain adaptation under generalized target shift
• Title（参考訳）: 一般化目標シフト下における領域適応のための写像条件分布
• Authors: Matthieu Kirchmeyer (MLIA), Alain Rakotomamonjy (LITIS), Emmanuel de Bezenac (MLIA), Patrick Gallinari (MLIA)
• Abstract要約: 我々は、条件シフトとラベルシフト(GeTarS)の下でのソースとターゲットドメイン間の教師なしドメイン適応(UDA)の問題を考える。 最近のアプローチでは、ドメイン不変表現を学習するが、実際的な制限があり、実際には成り立たない強い仮定に依存している。 本稿では,既存の欠点を回避した,事前訓練された表現の整合化のための,新規で汎用的なアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of unsupervised domain adaptation (UDA) between a source and a target domain under conditional and label shift a.k.a Generalized Target Shift (GeTarS). Unlike simpler UDA settings, few works have addressed this challenging problem. Recent approaches learn domain-invariant representations, yet they have practical limitations and rely on strong assumptions that may not hold in practice. In this paper, we explore a novel and general approach to align pretrained representations, which circumvents existing drawbacks. Instead of constraining representation invariance, it learns an optimal transport map, implemented as a NN, which maps source representations onto target ones. Our approach is flexible and scalable, it preserves the problem's structure and it has strong theoretical guarantees under mild assumptions. In particular, our solution is unique, matches conditional distributions across domains, recovers target proportions and explicitly controls the target generalization risk. Through an exhaustive comparison on several datasets, we challenge the state-of-the-art in GeTarS.
• Abstract（参考訳）: 条件付きおよびラベルシフト a.k.a general target shift (getars) 下でのソースとターゲットドメイン間の教師なしドメイン適応 (uda) の問題を考える。 単純なUDA設定とは異なり、この問題に対処する作業はほとんどない。 最近のアプローチでは、ドメイン不変表現を学習するが、実際的な制限があり、実際には成り立たない強い仮定に依存している。 本稿では,既存の欠点を回避し,事前学習された表現を整列する新しい手法と一般的な手法について検討する。 表現不変性を制約する代わりに、NNとして実装された最適なトランスポートマップを学び、ソース表現をターゲットにマップする。 我々のアプローチは柔軟でスケーラブルであり、問題の構造を保ち、穏やかな仮定の下で強力な理論的保証を持つ。 特に、我々の解は一意であり、ドメイン間の条件分布と一致し、ターゲット比率を回復し、ターゲットの一般化リスクを明示的に制御します。 いくつかのデータセットの徹底的な比較を通じて、GeTarSの最先端技術に挑戦する。

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