論文の概要: Multi-Domain Long-Tailed Learning by Augmenting Disentangled Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14358v3
• Date: Fri, 6 Oct 2023 17:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:59:14.980500
• Title: Multi-Domain Long-Tailed Learning by Augmenting Disentangled Representations
• Title（参考訳）: アンタングル表現の強化による複数ドメイン長手学習
• Authors: Xinyu Yang, Huaxiu Yao, Allan Zhou, Chelsea Finn
• Abstract要約: 多くの現実世界の分類問題には、避けられない長い尾のクラスバランスの問題がある。 本稿では,この多領域長鎖学習問題について検討し,すべてのクラスとドメインにまたがってよく一般化されたモデルを作成することを目的とする。 TALLYは、選択的均衡サンプリング戦略に基づいて、ある例のセマンティック表現と別の例のドメイン関連ニュアンスを混合することでこれを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.76164484820818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is an inescapable long-tailed class-imbalance issue in many real-world classification problems. Current methods for addressing this problem only consider scenarios where all examples come from the same distribution. However, in many cases, there are multiple domains with distinct class imbalance. We study this multi-domain long-tailed learning problem and aim to produce a model that generalizes well across all classes and domains. Towards that goal, we introduce TALLY, a method that addresses this multi-domain long-tailed learning problem. Built upon a proposed selective balanced sampling strategy, TALLY achieves this by mixing the semantic representation of one example with the domain-associated nuisances of another, producing a new representation for use as data augmentation. To improve the disentanglement of semantic representations, TALLY further utilizes a domain-invariant class prototype that averages out domain-specific effects. We evaluate TALLY on several benchmarks and real-world datasets and find that it consistently outperforms other state-of-the-art methods in both subpopulation and domain shift. Our code and data have been released at https://github.com/huaxiuyao/TALLY.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界の分類問題には、避けられない長い尾のクラスバランスの問題がある。 この問題に対処する現在の手法は、すべての例が同じ分布から来ているシナリオのみを考慮している。 しかし多くの場合、異なるクラス不均衡を持つ複数のドメインが存在する。 本稿では,この多領域長鎖学習問題について検討し,すべてのクラスやドメインに共通するモデルの構築を目指す。 そこで本研究では,この多領域長鎖学習問題に対処するTALLYを提案する。 TALLYは、選択的均衡サンプリング戦略に基づいて、ある例のセマンティック表現と別の例のドメイン関連ニュアンスを混合し、データ拡張として使用するための新しい表現を生成する。 意味表現のゆがみを改善するため、TALLYはドメイン固有の効果を平均化するドメイン不変クラスプロトタイプをさらに活用する。 いくつかのベンチマークや実世界のデータセットでTALLYを評価し、サブポピュレーションとドメインシフトの両方において、他の最先端の手法よりも一貫して優れています。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/huaxiuyao/tallyでリリースされています。

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