論文の概要: The Enforced Transfer: A Novel Domain Adaptation Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10001v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 23:20:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 08:34:07.841882
• Title: The Enforced Transfer: A Novel Domain Adaptation Algorithm
• Title（参考訳）: Enforced Transfer:新しいドメイン適応アルゴリズム
• Authors: Ye Gao, Brian Baucom, Karen Rose, Kristina Gordon, Hongning Wang, John Stankovic
• Abstract要約: 既存のドメイン適応(DA)アルゴリズムはターゲットモデルをトレーニングし、ターゲットモデルを使用してターゲットデータセット内のすべてのサンプルを分類する。 このアプローチでは、いくつかのサンプルがターゲットドメインの分布よりもソースドメインの分布に近い可能性を認識することができません。 我々はこの状況に対処する新しいDAアルゴリズム Enforced Transfer を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.510639595356597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing Domain Adaptation (DA) algorithms train target models and then use the target models to classify all samples in the target dataset. While this approach attempts to address the problem that the source and the target data are from different distributions, it fails to recognize the possibility that, within the target domain, some samples are closer to the distribution of the source domain than the distribution of the target domain. In this paper, we develop a novel DA algorithm, the Enforced Transfer, that deals with this situation. A straightforward but effective idea to deal with this dilemma is to use an out-of-distribution detection algorithm to decide if, during the testing phase, a given sample is closer to the distribution of the source domain, the target domain, or neither. In the first case, this sample is given to a machine learning classifier trained on source samples. In the second case, this sample is given to a machine learning classifier trained on target samples. In the third case, this sample is discarded as neither an ML model trained on source nor an ML model trained on target is suitable to classify it. It is widely known that the first few layers in a neural network extract low-level features, so the aforementioned approach can be extended from classifying samples in three different scenarios to classifying the samples' activations after an empirically determined layer in three different scenarios. The Enforced Transfer implements the idea. On three types of DA tasks, we outperform the state-of-the-art algorithms that we compare against.
• Abstract（参考訳）: 既存のドメイン適応(DA)アルゴリズムはターゲットモデルをトレーニングし、ターゲットモデルを使用してターゲットデータセット内のすべてのサンプルを分類する。 このアプローチでは、ソースとターゲットデータが異なるディストリビューションから来ているという問題に対処しようとするが、ターゲットドメイン内では、いくつかのサンプルがターゲットドメインの分布よりもソースドメインの分布に近い可能性を認識することができない。 本稿では,この状況に対応する新しいdaアルゴリズムである強制伝達法を開発した。 このジレンマに対処するための単純だが効果的なアイデアは、テストフェーズ中に与えられたサンプルがソースドメインやターゲットドメインの分布に近いかどうかを決定するために、分散検出アルゴリズムを使用することである。 最初のケースでは、このサンプルはソースサンプルでトレーニングされた機械学習分類器に与えられる。 第2のケースでは、このサンプルはターゲットサンプルでトレーニングされた機械学習分類器に与えられる。 第3のケースでは、このサンプルはソースでトレーニングされたMLモデルもターゲットでトレーニングされたMLモデルも分類するのに適さないため、破棄される。 ニューラルネットワークの最初の数層が低レベルな特徴を抽出していることは広く知られているため、上記のアプローチは、3つの異なるシナリオでサンプルを分類することから、3つの異なるシナリオで経験的に決定されたレイヤの後にサンプルのアクティベーションを分類することまで拡張することができる。 Enforced Transferは、そのアイデアを実装している。 3種類のDAタスクでは、比較した最先端のアルゴリズムよりも優れています。

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