論文の概要: Domain Generalization through the Lens of Angular Invariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15836v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 02:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:43:10.468964
• Title: Domain Generalization through the Lens of Angular Invariance
• Title（参考訳）: 角不変性レンズによる領域一般化
• Authors: Yujie Jin, Xu Chu, Yasha Wang and Wenwu Zhu
• Abstract要約: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインで訓練された分類器を、ドメインシフトを伴う見えないターゲットドメインに一般化することを目的としている。 我々は、Angular Invariance Domain Generalization Network (AIDGN) と呼ばれる新しいディープDG手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.76809026901016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization (DG) aims at generalizing a classifier trained on multiple source domains to an unseen target domain with domain shift. A common pervasive theme in existing DG literature is domain-invariant representation learning with various invariance assumptions. However, prior works restrict themselves to a radical assumption for realworld challenges: If a mapping induced by a deep neural network (DNN) could align the source domains well, then such a mapping aligns a target domain as well. In this paper, we simply take DNNs as feature extractors to relax the requirement of distribution alignment. Specifically, we put forward a novel angular invariance and the accompanied norm shift assumption. Based on the proposed term of invariance, we propose a novel deep DG method called Angular Invariance Domain Generalization Network (AIDGN). The optimization objective of AIDGN is developed with a von-Mises Fisher (vMF) mixture model. Extensive experiments on multiple DG benchmark datasets validate the effectiveness of the proposed AIDGN method.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインで訓練された分類器を、ドメインシフトを伴う見えないターゲットドメインに一般化することを目的としている。 既存のDG文学における一般的な普及テーマは、様々な不変仮定を持つ領域不変表現学習である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)によって誘導されるマッピングが、ソースドメインをうまく整列させることができれば、そのようなマッピングもターゲットドメインを整列させる。 本稿では,DNNを特徴抽出器として用いて,分散アライメントの要求を緩和する。 具体的には、新しい角度不変性とそれに伴うノルムシフトの仮定を示した。 提案した不変項に基づいて,Angular Invariance Domain Generalization Network (AIDGN) と呼ばれる新しいディープDG手法を提案する。 AIDGNの最適化目標は、von-Mises Fisher (vMF)混合モデルを用いて開発されている。 複数のDGベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。

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