論文の概要: Exploiting Inter-Sample Affinity for Knowability-Aware Universal Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09280v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 13:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:01:11.503431
• Title: Exploiting Inter-Sample Affinity for Knowability-Aware Universal Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 知識度を考慮したユニバーサルドメイン適応のためのサンプル間親和性の拡大
• Authors: Yifan Wang and Lin Zhang and Ran Song and Lin Ma and Wei Zhang
• Abstract要約: ユニバーサルドメイン適応(Universal Domain adapt, UDA)は、共通クラスの知識を、ラベルセットに関する事前知識なしで、ソースドメインからターゲットドメインに転送することを目的としている。 近年の手法では,未知の標本と既知の標本との親和性を無視しつつ,既知のクラス内での親和性を高めることが望まれている。 本稿では,このようなサンプル間の親和性を活かすことで,UDAの性能を大幅に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.649343679597163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Universal domain adaptation (UDA) aims to transfer the knowledge of common classes from source domain to target domain without any prior knowledge on the label set, which requires to distinguish the unknown samples from the known ones in the target domain. Recent methods preferred to increase the inter-sample affinity within a known class, while they ignored the inter-sample affinity between the unknown samples and the known ones. This paper reveals that exploiting such inter-sample affinity can significantly improve the performance of UDA and proposes a knowability-aware UDA framework based on it. First, we estimate the knowability of each target sample by searching its neighboring samples in the source domain. Then, we propose an auto-thresholding scheme applied to the estimated knowability to determine whether a target sample is unknown or known. Next, in addition to increasing the inter-sample affinity within each known class like previous methods, we design new losses based on the estimated knowability to reduce the inter-sample affinity between the unknown target samples and the known ones. Finally, experiments on four public datasets demonstrate that our method significantly outperforms existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサルドメイン適応(Universal Domain adapt、UDA)は、ソースドメインからターゲットドメインへの共通クラスの知識をラベルセットに関する事前の知識なしで転送することを目的としており、ターゲットドメイン内の既知のものと未知のサンプルを区別する必要がある。 最近の手法では既知のクラス内のサンプル間親和性を高めたが、未知のサンプルと既知のクラスとの間のサンプル間親和性は無視された。 本稿では,このようなサンプル間の親和性を利用してUDAの性能を大幅に向上させることができることを明らかにする。 まず,各対象サンプルの可知性を,ソース領域の近傍サンプルを探索することによって推定する。 そこで,対象試料が不明か不明かを判断するために,推定知識量に適用する自動解法を提案する。 次に,従来の手法のように各既知のクラス内のサンプル間の親和性を高めることに加えて,未知のターゲットと既知のクラス間の親和性を低減するために,推定された可知性に基づいて新たな損失を設計する。 最後に,4つの公開データセットを用いた実験により,本手法が既存の最先端手法を大幅に上回ることを示した。

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