論文の概要: Metric Learning-enhanced Optimal Transport for Biochemical Regression Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06208v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 04:56:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 15:37:59.466424
• Title: Metric Learning-enhanced Optimal Transport for Biochemical Regression Domain Adaptation
• Title（参考訳）: バイオケミカル回帰ドメイン適応のためのメトリック学習による最適輸送
• Authors: Fang Wu, Nicolas Courty, Zhang Qiang, jiyu Cui, Ziqing Li
• Abstract要約: ソースドメインを超えて知識を一般化することは、多くの生体医学応用にとって重要な前提条件である。 本稿では,領域距離を計測し,輸送計画に後方分散正規化器を導入するための新しい指標を提案する。 生化学における教師なしと半教師なしの両方の学習課題について,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.20544613742774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalizing knowledge beyond source domains is a crucial prerequisite for many biomedical applications such as drug design and molecular property prediction. To meet this challenge, researchers have used optimal transport (OT) to perform representation alignment between the source and target domains. Yet existing OT algorithms are mainly designed for classification tasks. Accordingly, we consider regression tasks in the unsupervised and semi-supervised settings in this paper. To exploit continuous labels, we propose novel metrics to measure domain distances and introduce a posterior variance regularizer on the transport plan. Further, while computationally appealing, OT suffers from ambiguous decision boundaries and biased local data distributions brought by the mini-batch training. To address those issues, we propose to couple OT with metric learning to yield more robust boundaries and reduce bias. Specifically, we present a dynamic hierarchical triplet loss to describe the global data distribution, where the cluster centroids are progressively adjusted among consecutive iterations. We evaluate our method on both unsupervised and semi-supervised learning tasks in biochemistry. Experiments show the proposed method significantly outperforms state-of-the-art baselines across various benchmark datasets of small molecules and material crystals.
• Abstract（参考訳）: ソースドメインを超えて知識を一般化することは、薬物設計や分子特性予測のような多くの生物医学的応用において重要な前提条件である。 この課題に対処するために、研究者は最適なトランスポート(OT)を使用して、ソースとターゲットドメイン間の表現アライメントを実行した。 しかし、既存のOTアルゴリズムは主に分類タスク用に設計されている。 そこで本論文では,非教師なしおよび半教師なし設定における回帰タスクについて検討する。 連続ラベルを利用するために, 領域距離を測定するための新しい指標を提案し, 輸送計画に後方分散正則化器を導入する。 さらに、計算上魅力的である一方で、otは曖昧な決定バウンダリと、ミニバッチトレーニングによってもたらされた偏ったローカルデータ分散に苦しむ。 これらの問題に対処するため、我々は、OTとメトリックラーニングを組み合わせて、より堅牢な境界を導き、バイアスを減らすことを提案する。 具体的には,クラスタセントロイドを逐次繰り返し調整するグローバルデータ分布を記述するために,動的階層的三重項損失を提案する。 生化学における教師なしと半教師なしの両方の学習課題について,本手法の評価を行った。 実験により, 提案手法は, 小分子および材料結晶の様々なベンチマークデータセットにおいて, 最先端のベースラインを著しく上回ることを示した。

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