論文の概要: EiHi Net: Out-of-Distribution Generalization Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14946v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 17:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 16:18:39.443101
• Title: EiHi Net: Out-of-Distribution Generalization Paradigm
• Title（参考訳）: eihi net: 分散の一般化パラダイム
• Authors: Qinglai Wei, Beiming Yuan, Diancheng Chen
• Abstract要約: EiHi netは、どんな視覚的バックボーンでも祝福できるモデル学習パラダイムである。 本稿では,ディープラーニングにおけるOoD(Out-of-distriion)の一般化問題を解決するために,新しいEeiHiネットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.33280703577189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops a new EiHi net to solve the out-of-distribution (OoD) generalization problem in deep learning. EiHi net is a model learning paradigm that can be blessed on any visual backbone. This paradigm can change the previous learning method of the deep model, namely find out correlations between inductive sample features and corresponding categories, which suffers from pseudo correlations between indecisive features and labels. We fuse SimCLR and VIC-Reg via explicitly and dynamically establishing the original - positive - negative sample pair as a minimal learning element, the deep model iteratively establishes a relationship close to the causal one between features and labels, while suppressing pseudo correlations. To further validate the proposed model, and strengthen the established causal relationships, we develop a human-in-the-loop strategy, with few guidance samples, to prune the representation space directly. Finally, it is shown that the developed EiHi net makes significant improvements in the most difficult and typical OoD dataset Nico, compared with the current SOTA results, without any domain ($e.g.$ background, irrelevant features) information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習におけるアウト・オブ・ディストリビューション(ood)一般化問題を解決するための新しいアイヒネットを開発した。 EiHi netは、どんな視覚的バックボーンでも祝福できるモデル学習パラダイムである。 このパラダイムは、インダクティブなサンプル特徴と、非決定的特徴とラベルとの擬似相関に苦しむ対応するカテゴリとの相関を求めるという、ディープモデルの以前の学習方法を変えることができる。 我々は,SimCLRとVIC-Regを最小の学習要素として,元の-正-負のサンプルペアを明示的に動的に確立し,深いモデルで特徴とラベルの因果関係に近い関係を反復的に確立し,擬似相関を抑える。 提案モデルをさらに検証し,確立された因果関係を強化するため,本手法では,直接的に表現空間を創出するために,ガイダンスの少ないループ型戦略を開発する。 最後に、開発されたEeiHiネットは、現在のSOTA結果と比較して、最も困難で典型的なOoDデータセットNicoにおいて、ドメイン情報(例えば、バックグラウンド、無関係な機能)なしで大幅に改善されている。

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