論文の概要: Semi-supervised Domain Adaptation via Sample-to-Sample Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14353v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 07:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:03:31.917088
• Title: Semi-supervised Domain Adaptation via Sample-to-Sample Self-Distillation
• Title（参考訳）: サンプルからサンプルへの自己蒸留による半教師付きドメイン適応
• Authors: Jeongbeen Yoon, Dahyun Kang, Minsu Cho
• Abstract要約: 半教師付きドメイン適応(Semi-supervised domain adapt, SSDA)とは、学習者がソースドメイン上に大きなラベル付きデータセットが与えられたときに、ラベル付きサンプルの小さなセットだけで新しいドメインに適応することである。 本稿では,サンプル対を用いた自己蒸留を用いて,対象領域にモデルを適応させる,ペアベースのSSDA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.556465364799948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised domain adaptation (SSDA) is to adapt a learner to a new domain with only a small set of labeled samples when a large labeled dataset is given on a source domain. In this paper, we propose a pair-based SSDA method that adapts a model to the target domain using self-distillation with sample pairs. Each sample pair is composed of a teacher sample from a labeled dataset (i.e., source or labeled target) and its student sample from an unlabeled dataset (i.e., unlabeled target). Our method generates an assistant feature by transferring an intermediate style between the teacher and the student, and then train the model by minimizing the output discrepancy between the student and the assistant. During training, the assistants gradually bridge the discrepancy between the two domains, thus allowing the student to easily learn from the teacher. Experimental evaluation on standard benchmarks shows that our method effectively minimizes both the inter-domain and intra-domain discrepancies, thus achieving significant improvements over recent methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きドメイン適応 (ssda) は、ソースドメインに大きなラベル付きデータセットが与えられたとき、ラベル付きサンプルの小さなセットだけで学習者を新しいドメインに適応させることである。 本稿では,サンプル対を用いた自己蒸留を用いて,対象領域にモデルを適応させるSSDA法を提案する。 各サンプルペアはラベル付きデータセット(ソースまたはラベル付きターゲット)からの教師サンプルとそのラベル付きデータセット(ラベル付きターゲット)からの学生サンプルで構成されている。 本手法は,教師と生徒の間で中間的なスタイルを伝達し,学生と助手の出力差を最小限に抑えてモデルを訓練することで,支援機能を生成する。 訓練中、アシスタントは2つのドメイン間の相違を徐々に橋渡しし、生徒は教師から容易に学ぶことができる。 評価実験の結果,本手法はドメイン間差とドメイン内差を効果的に最小化し,近年の手法に比べて大幅な改善が得られた。

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