論文の概要: Joint covariate-alignment and concept-alignment: a framework for domain generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00898v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 14:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 12:40:53.141845
• Title: Joint covariate-alignment and concept-alignment: a framework for domain generalization
• Title（参考訳）: 共変量アライメントと概念アライメント--領域一般化の枠組み
• Authors: Thuan Nguyen, Boyang Lyu, Prakash Ishwar, Matthias Scheutz, and Shuchin Aeron
• Abstract要約: 未知の領域に対するリスクに対する新たな上限に基づく新しいドメイン一般化フレームワークを提案する。 以上の結果から,提案手法は,複数のデータセット上での領域一般化の最先端技術と同等以上の性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.391072289529053
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel domain generalization (DG) framework based on a new upper bound to the risk on the unseen domain. Particularly, our framework proposes to jointly minimize both the covariate-shift as well as the concept-shift between the seen domains for a better performance on the unseen domain. While the proposed approach can be implemented via an arbitrary combination of covariate-alignment and concept-alignment modules, in this work we use well-established approaches for distributional alignment namely, Maximum Mean Discrepancy (MMD) and covariance Alignment (CORAL), and use an Invariant Risk Minimization (IRM)-based approach for concept alignment. Our numerical results show that the proposed methods perform as well as or better than the state-of-the-art for domain generalization on several data sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,unseenドメインのリスクに対する新たな上限に基づく新しいドメイン一般化(dg)フレームワークを提案する。 特に,共変量シフトと既往領域間の概念シフトを共同で最小化し,未発見領域の性能を向上させることを提案する。 提案手法は,共変量-アリゲーションと概念-アリゲーションモジュールの任意の組み合わせによって実装できるが,本研究では,分布的アライメントのための確立されたアプローチ,すなわち最大平均偏差(mmd)と共分散アライメント(coral)を用いて,不変リスク最小化(irm)に基づく概念アライメントを行う。 以上の結果から,提案手法は,複数のデータセット上での領域一般化の最先端技術と同等以上の性能を示した。

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