論文の概要: Deep Frequency Filtering for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12198v2
• Date: Sat, 25 Mar 2023 06:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 03:41:13.178123
• Title: Deep Frequency Filtering for Domain Generalization
• Title（参考訳）: 領域一般化のための深部周波数フィルタ
• Authors: Shiqi Lin, Zhizheng Zhang, Zhipeng Huang, Yan Lu, Cuiling Lan, Peng Chu, Quanzeng You, Jiang Wang, Zicheng Liu, Amey Parulkar, Viraj Navkal, Zhibo Chen
• Abstract要約: Deep Neural Networks(DNN)は、学習プロセスにおいて、いくつかの周波数成分を優先する。 本稿では、ドメイン一般化可能な特徴を学習するためのDeep Frequency Filtering (DFF)を提案する。 提案したDFFをベースラインに適用すると,ドメインの一般化タスクにおける最先端の手法よりも優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.66498461438285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving the generalization ability of Deep Neural Networks (DNNs) is critical for their practical uses, which has been a longstanding challenge. Some theoretical studies have uncovered that DNNs have preferences for some frequency components in the learning process and indicated that this may affect the robustness of learned features. In this paper, we propose Deep Frequency Filtering (DFF) for learning domain-generalizable features, which is the first endeavour to explicitly modulate the frequency components of different transfer difficulties across domains in the latent space during training. To achieve this, we perform Fast Fourier Transform (FFT) for the feature maps at different layers, then adopt a light-weight module to learn attention masks from the frequency representations after FFT to enhance transferable components while suppressing the components not conducive to generalization. Further, we empirically compare the effectiveness of adopting different types of attention designs for implementing DFF. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed DFF and show that applying our DFF on a plain baseline outperforms the state-of-the-art methods on different domain generalization tasks, including close-set classification and open-set retrieval.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力の向上は,長年にわたる課題である実用上重要な課題である。 いくつかの理論的研究は、DNNが学習過程の周波数成分を好んでいることを発見し、これが学習特徴の堅牢性に影響を与える可能性があることを示した。 本稿では,学習中に潜在空間内の領域間で異なる伝達困難の周波数成分を明示的に変調する最初の試みである,領域一般化型特徴を学習するための深部周波数フィルタリング(dff)を提案する。 そこで我々は,異なる層における特徴写像に対する高速フーリエ変換(FFT)を行い,FFT以降の周波数表現から注目マスクを学習するための軽量モジュールを導入し,一般化を伴わないコンポーネントを抑えながら,転送可能なコンポーネントを強化する。 さらに,dffの実装に異なるタイプの注意設計を適用する効果を実証的に比較した。 実験の結果,提案したDFFの有効性を実証し,DFFをベースラインに適用することで,近集合分類やオープンセット検索など,異なる領域の一般化タスクにおける最先端の手法よりも優れていることを示した。

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