論文の概要: Joint Attention-Driven Domain Fusion and Noise-Tolerant Learning for Multi-Source Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02947v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 01:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:35:06.511404
• Title: Joint Attention-Driven Domain Fusion and Noise-Tolerant Learning for Multi-Source Domain Adaptation
• Title（参考訳）: マルチソースドメイン適応のための共同注意駆動型ドメイン融合と耐雑音学習
• Authors: Tong Xu, Wu Ning, Chunyan Lyu, and Kejun Wang
• Abstract要約: マルチソースUnsupervised Domain Adaptationはラベル付きデータを持つ複数のソースドメインからラベル付きターゲットドメインに知識を転送する。 異なるドメインとターゲットドメイン内のノイズの多い擬似ラベル間の分散の相違は、どちらもパフォーマンスのボトルネックにつながる。 本稿では,意識駆動型ドメイン融合(ADNT)と雑音耐性学習(ADNT)を統合し,上記の2つの問題に対処するアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.734665397040629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a study on the efficient usage of data, Multi-source Unsupervised Domain Adaptation transfers knowledge from multiple source domains with labeled data to an unlabeled target domain. However, the distribution discrepancy between different domains and the noisy pseudo-labels in the target domain both lead to performance bottlenecks of the Multi-source Unsupervised Domain Adaptation methods. In light of this, we propose an approach that integrates Attention-driven Domain fusion and Noise-Tolerant learning (ADNT) to address the two issues mentioned above. Firstly, we establish a contrary attention structure to perform message passing between features and to induce domain movement. Through this approach, the discriminability of the features can also be significantly improved while the domain discrepancy is reduced. Secondly, based on the characteristics of the unsupervised domain adaptation training, we design an Adaptive Reverse Cross Entropy loss, which can directly impose constraints on the generation of pseudo-labels. Finally, combining these two approaches, experimental results on several benchmarks further validate the effectiveness of our proposed ADNT and demonstrate superior performance over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: データの効率的な利用に関する研究として,ラベル付きデータを含む複数のソースドメインからの知識をラベル付きターゲットドメインに転送する。 しかし、異なるドメインとターゲットドメイン内のノイズの多い擬似ラベルの分布の不一致は、マルチソース非教師付きドメイン適応法のパフォーマンスボトルネックにつながる。 そこで本稿では,意識駆動型ドメイン融合と雑音耐性学習(ADNT)を統合し,上記の2つの問題に対処するアプローチを提案する。 まず、特徴間のメッセージパッシングを行い、ドメインの動きを誘導するための反対の注意構造を確立する。 このアプローチにより、ドメインの相違が小さくなる間、特徴の判別性も大幅に改善される。 次に,教師なし領域適応トレーニングの特性に基づいて,擬似ラベル生成に直接制約を課す適応型逆クロスエントロピー損失を設計する。 最後に,これらの2つの手法を組み合わせることで,提案したADNTの有効性をさらに検証し,最先端手法よりも優れた性能を示す。

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