論文の概要: Local Context-Aware Active Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12856v3
- Date: Sun, 27 Aug 2023 16:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 01:43:53.362900
- Title: Local Context-Aware Active Domain Adaptation
- Title(参考訳): ローカルコンテキスト対応アクティブドメイン適応
- Authors: Tao Sun, Cheng Lu, Haibin Ling
- Abstract要約: この問題に対処するために,LADAというローカルコンテキスト対応ADAフレームワークを提案する。
そこで本研究では,モデル予測の局所的矛盾に基づく新しい基準を考案する。
提案基準が既存のアクティブ・セレクション・ストラテジーよりも、より情報的なターゲット・サンプルを選択することが実験によって検証された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.59201475369795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Active Domain Adaptation (ADA) queries the labels of a small number of
selected target samples to help adapting a model from a source domain to a
target domain. The local context of queried data is important, especially when
the domain gap is large. However, this has not been fully explored by existing
ADA works. In this paper, we propose a Local context-aware ADA framework, named
LADA, to address this issue. To select informative target samples, we devise a
novel criterion based on the local inconsistency of model predictions. Since
the labeling budget is usually small, fine-tuning model on only queried data
can be inefficient. We progressively augment labeled target data with the
confident neighbors in a class-balanced manner. Experiments validate that the
proposed criterion chooses more informative target samples than existing active
selection strategies. Furthermore, our full method clearly surpasses recent ADA
arts on various benchmarks. Code is available at https://github.com/tsun/LADA.
- Abstract(参考訳): Active Domain Adaptation (ADA)は、少数の選択されたターゲットサンプルのラベルをクエリして、ソースドメインからターゲットドメインへのモデル適応を支援する。
クエリされたデータのローカルコンテキストは特にドメインギャップが大きい場合に重要である。
しかし、これは既存のADA作品によって完全には調査されていない。
本稿では、この問題を解決するために、ローカルコンテキスト対応ADAフレームワークであるLADAを提案する。
有用な対象サンプルを選択するために,モデル予測の局所的不整合に基づく新しい基準を考案する。
ラベル付け予算は通常小さいため、クエリデータのみの微調整モデルは非効率である。
我々は,ラベル付きターゲットデータを,自信のある隣人に対して,クラスバランスの取れた方法で徐々に拡張する。
実験により、提案手法が既存のアクティブ選択戦略よりも有益なターゲットサンプルを選択することを検証した。
さらに,本手法は最近のADAアーツを様々なベンチマークで明らかに上回っている。
コードはhttps://github.com/tsun/LADA.comで入手できる。
関連論文リスト
- SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation [55.87169702896249]
Unsupervised Domain Adaptation (DA) は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを適用して、ラベルなしのターゲットドメインでデータ分散シフトをうまく実行する。
本稿では,DA手法の評価と,再重み付け,マッピング,部分空間アライメントなど,既存の浅層アルゴリズムの公平な評価を行うフレームワークを提案する。
本ベンチマークでは,現実的な検証の重要性を強調し,現実的なアプリケーションに対する実践的なガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T12:52:29Z) - Revisiting the Domain Shift and Sample Uncertainty in Multi-source
Active Domain Transfer [69.82229895838577]
Active Domain Adaptation (ADA)は、アノテートするターゲットデータの限られた数を選択することで、新しいターゲットドメインにおけるモデル適応を最大限に向上することを目的としている。
この設定は、複数のソースからトレーニングデータを収集するより実践的なシナリオを無視します。
これは、ADAを単一のソースドメインから複数のソースドメインに拡張する、新しい、挑戦的な知識転送の設定を目標にしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T13:12:21Z) - Divide and Adapt: Active Domain Adaptation via Customized Learning [56.79144758380419]
対象インスタンスを成層化可能な4つのカテゴリに分割する新しいADAフレームワークであるDiaNA(Divide-and-Adapt)を提案する。
不確実性とドメイン性に基づく新しいデータ分割プロトコルにより、DiaNAは最も有利なサンプルを正確に認識することができる。
の精神のおかげで、DiaNAはドメインギャップの大きなバリエーションでデータを処理できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T14:37:17Z) - Combating Label Distribution Shift for Active Domain Adaptation [16.270897459117755]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-13T09:06:45Z) - Loss-based Sequential Learning for Active Domain Adaptation [14.366263836801485]
本稿では,ドメインタイプ(ソース/ターゲット)とラベルネス(ラベル付き/ラベルなし)の両方を考慮した逐次学習を導入する。
我々のモデルは、様々なベンチマークデータセットのベースラインモデルと同様に、従来の手法よりも大幅に優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T14:00:04Z) - S$^3$VAADA: Submodular Subset Selection for Virtual Adversarial Active
Domain Adaptation [49.01925978752677]
現実のシナリオでは、少数のターゲットデータに対してラベルを取得することは可能かもしれません。
我々は,S$3$VAADAを提案する。これは,ラベルに対する最大情報サブセットを選択するための,新しいサブモジュール基準を導入し,また,クラスタベースのDA手順を強化する。
我々のアプローチは、ドメインシフトの度合いの異なるデータセットにおいて、競合する最先端のアプローチよりも一貫して優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-18T10:53:57Z) - OVANet: One-vs-All Network for Universal Domain Adaptation [78.86047802107025]
既存のメソッドは、検証または未知のサンプルの事前定義された比率に基づいて未知のサンプルを拒否するしきい値を手動で設定します。
本稿では,ソースサンプルを用いて閾値を学習し,対象領域に適応する手法を提案する。
私たちの考えは、ソースドメインの最小クラス間距離は、ターゲットの既知のか未知かを決定するための良いしきい値であるべきです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T18:36:31Z) - Test-time Unsupervised Domain Adaptation [3.4188171733930584]
畳み込みニューラルネットワークは、しばしば異なるスキャナや取得プロトコル(ターゲットドメイン)に一般化する。
対象領域から特定の対象領域に適応したモデルは、対象領域のより多くのデータを見たが、対象領域の特定の対象領域に適応していないドメイン適応法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T11:30:36Z) - Enlarging Discriminative Power by Adding an Extra Class in Unsupervised
Domain Adaptation [5.377369521932011]
新たに人工的なクラスを追加し、新しいクラスのGAN生成サンプルとともにデータ上でモデルをトレーニングする。
私たちのアイデアは、DANN、VADA、DIRT-Tといった既存のメソッドと互換性がある、非常に一般的なものです。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-19T07:58:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。