論文の概要: Con$^{2}$DA: Simplifying Semi-supervised Domain Adaptation by Learning Consistent and Contrastive Feature Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01558v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 09:20:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 18:00:19.513961
• Title: Con$^{2}$DA: Simplifying Semi-supervised Domain Adaptation by Learning Consistent and Contrastive Feature Representations
• Title（参考訳）: con$^{2}$da:一貫性と対比的特徴表現の学習による半教師付きドメイン適応の簡略化
• Authors: Manuel P\'erez-Carrasco and Pavlos Protopapas and Guillermo Cabrera-Vives
• Abstract要約: Con$2$DAは、半教師付き学習の最近の進歩を半教師付きドメイン適応問題に拡張するフレームワークである。 我々のフレームワークは、与えられた入力に対してデータ変換を行うことで、関連するサンプルのペアを生成する。 我々は、異なる損失関数を使用して、関連するデータペアのサンプルの特徴表現間の一貫性を強制します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present Con$^{2}$DA, a simple framework that extends recent advances in semi-supervised learning to the semi-supervised domain adaptation (SSDA) problem. Our framework generates pairs of associated samples by performing stochastic data transformations to a given input. Associated data pairs are mapped to a feature representation space using a feature extractor. We use different loss functions to enforce consistency between the feature representations of associated data pairs of samples. We show that these learned representations are useful to deal with differences in data distributions in the domain adaptation problem. We performed experiments to study the main components of our model and we show that (i) learning of the consistent and contrastive feature representations is crucial to extract good discriminative features across different domains, and ii) our model benefits from the use of strong augmentation policies. With these findings, our method achieves state-of-the-art performances in three benchmark datasets for SSDA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半教師付きドメイン適応(SSDA)問題への半教師付き学習の最近の進歩を拡張した,シンプルなフレームワークであるCon$^{2}$DAを紹介する。 我々のフレームワークは、与えられた入力に対して確率的データ変換を行うことにより、関連するサンプルのペアを生成する。 関連データペアを特徴抽出器を用いて特徴表現空間にマッピングする。 異なる損失関数を使用して、サンプルのデータペアの特徴表現間の一貫性を強制します。 これらの学習表現は、ドメイン適応問題におけるデータ分布の違いを扱うのに有用であることを示す。 我々はモデルの主要な構成要素を研究する実験を行い、それを実証した。 (i)異なる領域にまたがる良質な識別的特徴を抽出するためには、一貫性のある、対照的な特徴表現の学習が不可欠である。 二 当社のモデルは、強化政策の強化による恩恵を受ける。 これらの結果から,本手法はSSDAの3つのベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。

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