論文の概要: Combating Label Distribution Shift for Active Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06604v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 09:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 12:56:23.362205
• Title: Combating Label Distribution Shift for Active Domain Adaptation
• Title（参考訳）: アクティブドメイン適応のためのラベル分布シフト対策
• Authors: Sehyun Hwang, Sohyun Lee, Sungyeon Kim, Jungseul Ok, Suha Kwak
• Abstract要約: 我々は、未ラベルのターゲットデータに対するアクティブドメイン適応(ADA)の問題を考える。 ドメイン適応におけるソースとターゲット間のラベル分布ミスマッチから重要な問題に対する最近の分析から着想を得て,ADAで初めてこの問題に対処する手法を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.270897459117755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We consider the problem of active domain adaptation (ADA) to unlabeled target data, of which subset is actively selected and labeled given a budget constraint. Inspired by recent analysis on a critical issue from label distribution mismatch between source and target in domain adaptation, we devise a method that addresses the issue for the first time in ADA. At its heart lies a novel sampling strategy, which seeks target data that best approximate the entire target distribution as well as being representative, diverse, and uncertain. The sampled target data are then used not only for supervised learning but also for matching label distributions of source and target domains, leading to remarkable performance improvement. On four public benchmarks, our method substantially outperforms existing methods in every adaptation scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未ラベルの対象データに対するアクティブドメイン適応(ADA)の問題について考察する。 ドメイン適応におけるソースとターゲット間のラベル分布ミスマッチから重要な問題に対する最近の分析から着想を得て,ADAで初めてこの問題に対処する手法を考案した。 中心に新しいサンプリング戦略があり、ターゲットの分布全体を最もよく近似し、代表的で多様性があり、不確実であるターゲットデータを求める。 サンプルされたターゲットデータは教師付き学習だけでなく、ソースドメインとターゲットドメインのラベル分布のマッチングにも使用され、パフォーマンスが著しく向上する。 4つの公開ベンチマークにおいて,提案手法は適応シナリオ毎に既存の手法を実質的に上回っている。

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