論文の概要: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00265v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 18:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:42:02.596901
• Title: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation: A Survey
• Title（参考訳）: ソースフリー非教師なしドメイン適応:調査
• Authors: Yuqi Fang, Pew-Thian Yap, Weili Lin, Hongtu Zhu, and Mingxia Liu
• Abstract要約: ディープラーニングによる教師なしドメイン適応(UDA)は、ドメインシフト問題に取り組む上で魅力的な関心を集めている。 近年,学習済みのソースモデルからラベルなしのターゲットドメインへの知識伝達を行う,ソースフリーな非教師なしドメイン適応(SFUDA)法が多数提案されている。 本稿では,既存のSFUDAアプローチについて,技術的観点からタイムリーかつ体系的な文献レビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.48017861767467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) via deep learning has attracted appealing attention for tackling domain-shift problems caused by distribution discrepancy across different domains. Existing UDA approaches highly depend on the accessibility of source domain data, which is usually limited in practical scenarios due to privacy protection, data storage and transmission cost, and computation burden. To tackle this issue, many source-free unsupervised domain adaptation (SFUDA) methods have been proposed recently, which perform knowledge transfer from a pre-trained source model to unlabeled target domain with source data inaccessible. A comprehensive review of these works on SFUDA is of great significance. In this paper, we provide a timely and systematic literature review of existing SFUDA approaches from a technical perspective. Specifically, we categorize current SFUDA studies into two groups, i.e., white-box SFUDA and black-box SFUDA, and further divide them into finer subcategories based on different learning strategies they use. We also investigate the challenges of methods in each subcategory, discuss the advantages/disadvantages of white-box and black-box SFUDA methods, conclude the commonly used benchmark datasets, and summarize the popular techniques for improved generalizability of models learned without using source data. We finally discuss several promising future directions in this field.
• Abstract（参考訳）: 深層学習による教師なしドメイン適応(UDA)は、異なるドメイン間の分散不一致に起因するドメインシフト問題に対処する上で、魅力的な注目を集めている。 既存のUDAアプローチは、プライバシ保護、データストレージと送信コスト、計算負荷などにより、現実的なシナリオで制限されるソースドメインデータのアクセシビリティに大きく依存する。 この問題に対処するために、ソースデータにアクセスできないラベルなしのターゲットドメインへの知識転送を行う、ソースフリーな非教師なしドメイン適応(sfuda)手法が最近提案されている。 SFUDAに関するこれらの研究の包括的なレビューは、非常に重要である。 本稿では,既存のSFUDAアプローチについて,技術的観点からタイムリーかつ体系的な文献レビューを行う。 具体的には、現在のSFUDA研究を、ホワイトボックスのSFUDAとブラックボックスのSFUDAの2つのグループに分類し、使用する学習戦略に基づいて、それらをより細かなサブカテゴリに分類する。 また,各サブカテゴリにおける手法の課題について検討し,ホワイトボックスとブラックボックスのSFUDA手法の利点と欠点について考察し,一般的なベンチマークデータセットを結論付け,ソースデータを用いずに学習したモデルの一般化性を向上させるための一般的な手法を要約する。 この分野でのいくつかの将来的な方向性について論じる。

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