論文の概要: Connecting sufficient conditions for domain adaptation: source-guided uncertainty, relaxed divergences and discrepancy localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05076v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 22:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 15:43:16.179929
• Title: Connecting sufficient conditions for domain adaptation: source-guided uncertainty, relaxed divergences and discrepancy localization
• Title（参考訳）: ドメイン適応のための十分な条件の連結:ソース誘導の不確実性、緩和された発散および不一致の局在
• Authors: Sofien Dhouib, Setareh Maghsudi
• Abstract要約: 我々は、ソースドメインと同等の機能限界に低いリスクを要求することは、適応の性能を低下させると主張している。 微分の緩和という2つの概念、すなわち$beta-$relaxed divergences と Localization を結びつける。 この接続により、ソース領域のカテゴリ構造を、考慮された発散の緩和に組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.348642863524951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in domain adaptation establish that requiring a low risk on the source domain and equal feature marginals degrade the adaptation's performance. At the same time, empirical evidence shows that incorporating an unsupervised target domain term that pushes decision boundaries away from the high-density regions, along with relaxed alignment, improves adaptation. In this paper, we theoretically justify such observations via a new bound on the target risk, and we connect two notions of relaxation for divergence, namely $\beta-$relaxed divergences and localization. This connection allows us to incorporate the source domain's categorical structure into the relaxation of the considered divergence, provably resulting in a better handling of the label shift case in particular.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応の最近の進歩により、ソースドメインのリスクが低く、機能限界が等しくなり、適応の性能が低下する。 同時に、厳密なアライメントとともに、高密度領域から決定境界を遠ざける教師なしの標的ドメイン項を組み込むことで適応性が向上する、という実証的な証拠が示される。 本稿では,対象リスクの新しいバウンドによる観測を理論的に正当化し,発散に対する緩和の2つの概念,すなわち$\beta-$relaxed divergences とローカライゼーションを結びつける。 この接続により、ソースドメインのカテゴリ構造を考慮された分岐の緩和に組み込むことができ、特にラベルシフトケースの扱いがより良くなることが証明できる。

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