論文の概要: Provably Uncertainty-Guided Universal Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09616v9
• Date: Mon, 30 Sep 2024 20:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:48.548260
• Title: Provably Uncertainty-Guided Universal Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 不確実性のあるユニバーサルドメイン適応
• Authors: Yifan Wang, Lin Zhang, Ran Song, Paul L. Rosin, Yibin Li, Wei Zhang,
• Abstract要約: ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 UniDAの主な課題は、識別不能なラベルセットが2つのドメイン間のミスアライメントを引き起こすことである。 潜在空間における対象サンプルの分布を利用した新しい不確実性誘導型UniDAフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.76381510773768
• License:
• Abstract: Universal domain adaptation (UniDA) aims to transfer the knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain without any assumptions of the label sets, which requires distinguishing the unknown samples from the known ones in the target domain. A main challenge of UniDA is that the nonidentical label sets cause the misalignment between the two domains. Moreover, the domain discrepancy and the supervised objectives in the source domain easily lead the whole model to be biased towards the common classes and produce overconfident predictions for unknown samples. To address the above challenging problems, we propose a new uncertainty-guided UniDA framework. Firstly, we introduce an empirical estimation of the probability of a target sample belonging to the unknown class which fully exploits the distribution of the target samples in the latent space. Then, based on the estimation, we propose a novel neighbors searching scheme in a linear subspace with a $\delta$-filter to estimate the uncertainty score of a target sample and discover unknown samples. It fully utilizes the relationship between a target sample and its neighbors in the source domain to avoid the influence of domain misalignment. Secondly, this paper well balances the confidences of predictions for both known and unknown samples through an uncertainty-guided margin loss based on the confidences of discovered unknown samples, which can reduce the gap between the intra-class variances of known classes with respect to the unknown class. Finally, experiments on three public datasets demonstrate that our method significantly outperforms existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルセットの仮定なしにラベル付きターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 UniDAの主な課題は、識別不能なラベルセットが2つのドメイン間のミスアライメントを引き起こすことである。 さらに、ソース領域におけるドメインの不一致と教師付き目的は、モデル全体を共通のクラスに偏りやすくし、未知のサンプルに対して過信な予測を生成する。 上記の課題に対処するため、我々は新しい不確実性誘導型UniDAフレームワークを提案する。 まず、未知のクラスに属する対象サンプルの確率を実証的に推定し、潜在空間における対象サンプルの分布を完全に活用する。 そこで,提案手法では,対象サンプルの不確かさを推定し,未知のサンプルを発見するために,$\delta$-filterの線形部分空間における新しい近傍探索手法を提案する。 ソースドメイン内のターゲットサンプルとその隣人との関係を完全に活用し、ドメインのミスアライメントの影響を避ける。 第2に、未知の標本の信頼度に基づいて、未知の標本と未知の標本の両方の予測の信頼度を不確実なマージン損失でバランスさせ、未知のクラスに対する未知のクラスのクラス内分散のギャップを小さくすることができる。 最後に、3つの公開データセットに対する実験により、我々の手法が既存の最先端手法を著しく上回ることを示した。

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