論文の概要: Semi-Supervised Domain Adaptation with Auto-Encoder via Simultaneous Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09486v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 00:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 14:59:34.041721
• Title: Semi-Supervised Domain Adaptation with Auto-Encoder via Simultaneous Learning
• Title（参考訳）: 同時学習によるオートエンコーダによる半教師付きドメイン適応
• Authors: Md Mahmudur Rahman, Rameswar Panda, Mohammad Arif Ul Alam
• Abstract要約: 本稿では,新しい自動エンコーダベースのドメイン適応モデルと同時学習方式を組み合わせた半教師付きドメイン適応フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ソースとターゲットのオートエンコーダの両方をトレーニングすることで、強力な分散マッチング特性を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.601226898819476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a new semi-supervised domain adaptation framework that combines a novel auto-encoder-based domain adaptation model with a simultaneous learning scheme providing stable improvements over state-of-the-art domain adaptation models. Our framework holds strong distribution matching property by training both source and target auto-encoders using a novel simultaneous learning scheme on a single graph with an optimally modified MMD loss objective function. Additionally, we design a semi-supervised classification approach by transferring the aligned domain invariant feature spaces from source domain to the target domain. We evaluate on three datasets and show proof that our framework can effectively solve both fragile convergence (adversarial) and weak distribution matching problems between source and target feature space (discrepancy) with a high `speed' of adaptation requiring a very low number of iterations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいオートエンコーダベースドメイン適応モデルと,最先端ドメイン適応モデルよりも安定した改善を提供する同時学習スキームを組み合わせた,新しい半教師付きドメイン適応フレームワークを提案する。 本フレームワークは,MDD損失目的関数を最適に修正した単一グラフ上で,新たな同時学習方式を用いて,ソースとターゲットの両方の自動エンコーダを訓練することにより,強力な分布マッチング特性を有する。 さらに、ソースドメインからターゲットドメインへの整列領域不変特徴空間の移動による半教師付き分類手法を設計する。 3つのデータセットを用いて評価し,本フレームワークが,ソースとターゲット特徴空間(差分)間の脆弱収束(逆)と弱分布整合(差分)の両問題を,極めて少ない繰り返しを必要とする適応の「高速」で効果的に解けることを示す。

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