論文の概要: Rethinking the Role of Pre-Trained Networks in Source-Free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07585v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 10:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 18:00:40.755092
• Title: Rethinking the Role of Pre-Trained Networks in Source-Free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン適応における事前学習ネットワークの役割再考
• Authors: Wenyu Zhang, Li Shen, Chuan-Sheng Foo
• Abstract要約: ソースフリードメイン適応(SFDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインでトレーニングされたソースモデルを、ラベル付けされていないターゲットドメインに適応させることを目的としている。 大規模データ事前トレーニングネットワークは、ソーストレーニング中にソースモデルを初期化するために使用され、その後破棄される。 本稿では,事前学習されたネットワークを対象適応プロセスに統合し,一般化に重要な特徴を多様化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.481422574715126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) aims to adapt a source model trained on a fully-labeled source domain to an unlabeled target domain. Large-data pre-trained networks are used to initialize source models during source training, and subsequently discarded. However, source training can cause the model to overfit to source data distribution and lose applicable target domain knowledge. We propose to integrate the pre-trained network into the target adaptation process as it has diversified features important for generalization and provides an alternate view of features and classification decisions different from the source model. We propose to distil useful target domain information through a co-learning strategy to improve target pseudolabel quality for finetuning the source model. Evaluation on 4 benchmark datasets show that our proposed strategy improves adaptation performance and can be successfully integrated with existing SFDA methods. Leveraging modern pre-trained networks that have stronger representation learning ability in the co-learning strategy further boosts performance.
• Abstract（参考訳）: source-free domain adaptation(sfda)は、完全にラベル付きソースドメインでトレーニングされたソースモデルを、ラベルなしのターゲットドメインに適応させることを目的としている。 大規模データ事前トレーニングネットワークは、ソーストレーニング中にソースモデルを初期化するために使用され、その後破棄される。 しかし、ソーストレーニングは、モデルがソースデータ分散に過剰に適合し、適切なターゲットドメイン知識を失う可能性がある。 汎用化に重要な特徴を多角化し,ソースモデルとは異なる特徴や分類判断の代替視点を提供するため,事前学習したネットワークを対象適応プロセスに統合することを提案する。 提案手法は,ソースモデルを微調整するための擬似ラベル品質を改善するための学習戦略である。 4つのベンチマークデータセットから,提案手法は適応性能を向上し,既存のSFDA法とうまく統合できることを示す。 コラーニング戦略において表現学習能力が強化された現代的な事前学習ネットワークを活用することで、パフォーマンスはさらに向上する。

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