論文の概要: Back-to-Bones: Rediscovering the Role of Backbones in Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01121v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 15:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:08:59.314045
• Title: Back-to-Bones: Rediscovering the Role of Backbones in Domain Generalization
• Title（参考訳）: Back-to-Bones: ドメインの一般化におけるバックボーンの役割の再発見
• Authors: Simone Angarano, Mauro Martini, Francesco Salvetti, Vittorio Mazzia, Marcello Chiaberge
• Abstract要約: ドメイン一般化は、学習外分布に一般化する深層学習モデルの能力を研究する。 近年の研究では、DGの再現可能なベンチマークが提供され、既存のアルゴリズムに対する経験的リスク最小化(ERM)の有効性が指摘されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6799377888527687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Domain Generalization (DG) studies the capability of a deep learning model to generalize to out-of-training distributions. In the last decade, literature has been massively filled with a collection of training methodologies that claim to obtain more abstract and robust data representations to tackle domain shifts. Recent research has provided a reproducible benchmark for DG, pointing out the effectiveness of naive empirical risk minimization (ERM) over existing algorithms. Nevertheless, researchers persist in using the same outdated feature extractors, and no attention has been given to the effects of different backbones yet. In this paper, we start back to backbones proposing a comprehensive analysis of their intrinsic generalization capabilities, so far ignored by the research community. We evaluate a wide variety of feature extractors, from standard residual solutions to transformer-based architectures, finding an evident linear correlation between large-scale single-domain classification accuracy and DG capability. Our extensive experimentation shows that by adopting competitive backbones in conjunction with effective data augmentation, plain ERM outperforms recent DG solutions and achieves state-of-the-art accuracy. Moreover, our additional qualitative studies reveal that novel backbones give more similar representations to same-class samples, separating different domains in the feature space. This boost in generalization capabilities leaves marginal room for DG algorithms and suggests a new paradigm for investigating the problem, placing backbones in the spotlight and encouraging the development of consistent algorithms on top of them.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は、学習外分布に一般化するディープラーニングモデルの能力を研究する。 過去10年間、文学はドメインシフトに取り組むためにより抽象的でロバストなデータ表現を得ると主張するトレーニング方法論のコレクションで溢れています。 近年の研究では、DGの再現可能なベンチマークが提供され、既存のアルゴリズムに対する経験的リスク最小化(ERM)の有効性が指摘されている。 それにもかかわらず、研究者は古い特徴抽出器の使用を継続し、異なるバックボーンの効果にはまだ注意が払われていない。 本稿では,本研究コミュニティがこれまで無視していた本質的一般化能力の包括的分析を提案するバックボーンに回帰する。 標準残差解からトランスフォーマーベースのアーキテクチャまで,多種多様な特徴抽出器を評価し,大規模単一ドメイン分類精度とdg能力との間に明らかな線形相関を見いだした。 広範な実験により,効率的なデータ拡張と競合するバックボーンの採用により,平易なermが最近のdgソリューションを上回り,最先端の精度を実現していることが示された。 さらに、追加の質的研究により、新しいバックボーンが同一クラスサンプルに類似した表現を与え、特徴空間内の異なるドメインを分離できることが判明した。 この一般化能力の向上は、DGアルゴリズムの限界余地を残し、問題を調査するための新しいパラダイムを提案し、バックボーンをスポットライトに配置し、その上に一貫したアルゴリズムの開発を促進する。

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