論文の概要: Active Source Free Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10711v1
- Date: Sun, 22 May 2022 02:33:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-30 06:50:03.103408
- Title: Active Source Free Domain Adaptation
- Title（参考訳）: アクティブソースフリードメイン適応
- Authors: Fan Wang, Zhongyi Han, Zhiyan Zhang, Yilong Yin
- Abstract要約: 我々は、専門家がラベル付けするいくつかのターゲットデータを積極的に選択できる、アクティブなソースフリードメイン適応(ASFDA)を導入する。
我々は,MHを積極的に探索し,活用するために,最小幸福点学習(MHPL)を提案する。
MHPLは様々な種類のベースラインをはるかに上回り、少量のラベル付けコストで大幅な性能向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.39655632161998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Source free domain adaptation (SFDA) aims to transfer a trained source model
to the unlabeled target domain without accessing the source data. However, the
SFDA setting faces an effect bottleneck due to the absence of source data and
target supervised information, as evidenced by the limited performance gains of
newest SFDA methods. In this paper, for the first time, we introduce a more
practical scenario called active source free domain adaptation (ASFDA) that
permits actively selecting a few target data to be labeled by experts. To
achieve that, we first find that those satisfying the properties of
neighbor-chaotic, individual-different, and target-like are the best points to
select, and we define them as the minimum happy (MH) points. We then propose
minimum happy points learning (MHPL) to actively explore and exploit MH points.
We design three unique strategies: neighbor ambient uncertainty, neighbor
diversity relaxation, and one-shot querying, to explore the MH points. Further,
to fully exploit MH points in the learning process, we design a neighbor focal
loss that assigns the weighted neighbor purity to the cross-entropy loss of MH
points to make the model focus more on them. Extensive experiments verify that
MHPL remarkably exceeds the various types of baselines and achieves significant
performance gains at a small cost of labeling.
- Abstract（参考訳）: source free domain adaptation (sfda) は、トレーニング済みのソースモデルを、ソースデータにアクセスせずにラベルなしのターゲットドメインに転送することを目的としている。
しかし,最新のsfda手法の性能向上が限定されたことが示されるように,ソースデータや対象情報の欠如により,sfda設定は効果ボトルネックに直面している。
本稿では,専門家によってラベル付けされる少数のターゲットデータを積極的に選択できる,ASFDA(Active Source Free Domain Adaptation)という,より実用的なシナリオを紹介した。
それを達成するために、まず、隣り合うカオス、個人差、ターゲットのような性質を満たすものが選択すべき最善の点であることを発見し、それらを最小幸福(mh)点と定義する。
次に,MHPLを積極的に探索し,活用するために,最小幸福点学習(MHPL)を提案する。
周辺環境の不確実性、近隣の多様性緩和、MH点探索のためのワンショットクエリという3つのユニークな戦略を設計する。
さらに,学習過程におけるMH点を完全に活用するために,重み付けされた近傍の純度をMH点のクロスエントロピー損失に割り当てた近傍の焦点損失を設計し,モデルがより重視されるようにした。
大規模な実験により、MHPLは様々な種類のベースラインを著しく超え、少量のラベリングコストで大幅な性能向上を実現している。
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