論文の概要: Adversarial Bi-Regressor Network for Domain Adaptive Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09943v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 18:38:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 17:03:43.111799
- Title: Adversarial Bi-Regressor Network for Domain Adaptive Regression
- Title（参考訳）: ドメイン適応回帰のためのadversarial bi-regressor network
- Authors: Haifeng Xia, Pu (Perry) Wang, Toshiaki Koike-Akino, Ye Wang, Philip
Orlik, Zhengming Ding
- Abstract要約: ドメインシフトを軽減するために、クロスドメインレグレッタを学ぶことが不可欠です。
本稿では、より効果的なドメイン間回帰モデルを求めるために、ABRNet(Adversarial Bi-Regressor Network)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.33005821092675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Domain adaptation (DA) aims to transfer the knowledge of a well-labeled
source domain to facilitate unlabeled target learning. When turning to specific
tasks such as indoor (Wi-Fi) localization, it is essential to learn a
cross-domain regressor to mitigate the domain shift. This paper proposes a
novel method Adversarial Bi-Regressor Network (ABRNet) to seek more effective
cross-domain regression model. Specifically, a discrepant bi-regressor
architecture is developed to maximize the difference of bi-regressor to
discover uncertain target instances far from the source distribution, and then
an adversarial training mechanism is adopted between feature extractor and dual
regressors to produce domain-invariant representations. To further bridge the
large domain gap, a domain-specific augmentation module is designed to
synthesize two source-similar and target-similar intermediate domains to
gradually eliminate the original domain mismatch. The empirical studies on two
cross-domain regressive benchmarks illustrate the power of our method on
solving the domain adaptive regression (DAR) problem.
- Abstract（参考訳）: ドメイン適応(da)は、ラベルなしのターゲット学習を容易にするために、ラベル付きソースドメインの知識を転送することを目的としている。
屋内(Wi-Fi)のローカライゼーションのような特定のタスクに切り替える場合、ドメインシフトを軽減するためにクロスドメイン回帰器を学ぶことが不可欠である。
本稿では,より効果的なクロスドメイン回帰モデルを求める新しい手法であるadversarial bi-regressor network (abrnet)を提案する。
具体的には、ソース分布から遠く離れた未知のターゲットインスタンスを発見するためにbi-regressorの違いを最大化するために離散的なbi-regressorアーキテクチャを開発し、特徴抽出器と2つのレグレプタの間で逆のトレーニング機構を採用してドメイン不変表現を生成する。
さらに大きなドメインギャップを埋めるために、ドメイン固有の拡張モジュールは、2つのソース類似およびターゲット類似の中間ドメインを合成して、元のドメインミスマッチを徐々に除去するように設計されている。
2つのクロスドメインレグレッシブベンチマークに関する実証研究は、ドメイン適応回帰(dar)問題を解決するための手法の力を示している。
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