論文の概要: Gradual Domain Adaptation via Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11492v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 06:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 23:07:19.051557
• Title: Gradual Domain Adaptation via Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化フローによる直交領域適応
• Authors: Shogo Sagawa, Hideitsu Hino
• Abstract要約: 従来のドメイン適応法は、ソースとターゲットドメインの間に大きなギャップが存在する場合、うまく機能しない。 我々は、教師なしドメイン適応の枠組みを維持しながら、この問題を軽減するために正規化フローを用いることを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により本手法の評価を行い,提案手法が上記の問題を緩和し,分類性能を向上させることを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6042575355093907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional domain adaptation methods do not work well when a large gap exists between the source and the target domain. Gradual domain adaptation is one of the approaches to address the problem by leveraging the intermediate domain, which gradually shifts from the source to the target domain. The previous work assumed that the number of the intermediate domains is large and the distance of the adjacent domains is small; hence, the gradual domain adaptation algorithm by self-training with unlabeled datasets was applicable. In practice, however, gradual self-training will fail because the number of the intermediate domains is limited, and the distance of the adjacent domains is large. We propose using normalizing flows to mitigate this problem while maintaining the framework of unsupervised domain adaptation. We generate pseudo intermediate domains from normalizing flows and then use them for gradual domain adaptation. We evaluate our method by experiments with real-world datasets and confirm that our proposed method mitigates the above explained problem and improves the classification performance.
• Abstract（参考訳）: 従来のドメイン適応手法は、ソースとターゲットドメインの間に大きなギャップがある場合、うまく動作しません。 段階的ドメイン適応(gradual domain adaptation)は、ソースから対象ドメインへと徐々に移行する中間ドメインを活用することで、この問題に対処するアプローチの1つである。 先行研究では,中間領域の数が多く,隣接領域の距離が小さいと仮定し,ラベルなしデータセットを用いた自己学習による段階的領域適応アルゴリズムが適用可能であった。 しかし実際には、中間領域の数が限られ、隣接する領域の距離が大きいため、段階的な自己学習は失敗する。 本稿では,教師なしドメイン適応の枠組みを維持しつつ,この問題を緩和するための正規化フローの利用を提案する。 フローの正規化から擬似中間ドメインを生成し、段階的ドメイン適応に使用する。 実世界のデータセットを用いて実験を行い,提案手法が上記の問題を緩和し,分類性能を向上させることを確認する。

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