論文の概要: Explainable Supervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09943v2
• Date: Tue, 24 May 2022 07:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 12:07:54.996354
• Title: Explainable Supervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 説明可能なドメイン適応
• Authors: Vidhya Kamakshi and Narayanan C Krishnan
• Abstract要約: 本稿では、ドメイン適応フレームワーク XSDA-Net の設計により説明可能であることを提案する。 我々は、XSDA-Netにケースベースの推論機構を統合し、ソースとターゲットの列車画像の類似した領域でテストインスタンスの予測を説明する。 提案フレームワークの有用性を実証的に示すため,提案フレームワークは,部分ベースの説明可能性を示すことが広く知られているデータセット上で,ドメイン適応設定をキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.051036968777244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation techniques have contributed to the success of deep learning. Leveraging knowledge from an auxiliary source domain for learning in labeled data-scarce target domain is fundamental to domain adaptation. While these techniques result in increasing accuracy, the adaptation process, particularly the knowledge leveraged from the source domain, remains unclear. This paper proposes an explainable by design supervised domain adaptation framework - XSDA-Net. We integrate a case-based reasoning mechanism into the XSDA-Net to explain the prediction of a test instance in terms of similar-looking regions in the source and target train images. We empirically demonstrate the utility of the proposed framework by curating the domain adaptation settings on datasets popularly known to exhibit part-based explainability.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応技術はディープラーニングの成功に貢献した。 ラベル付きデータスカースターゲットドメインで学習するための補助ソースドメインからの知識を活用することは、ドメイン適応の基礎となる。 これらの技術は精度を高めるが、適応プロセス、特にソースドメインから得られる知識はいまだに不明である。 本稿では,設計管理型ドメイン適応フレームワーク xsda-net を提案する。 我々は、XSDA-Netにケースベースの推論機構を統合し、ソースとターゲットの列車画像の類似した領域でテストインスタンスの予測を説明する。 我々は,パートベースの説明可能性を示すために広く知られているデータセットのドメイン適応設定をキュレートすることにより,提案フレームワークの有用性を実証的に実証する。

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