論文の概要: Modeling Uncertain Feature Representation for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06442v1
• Date: Mon, 16 Jan 2023 14:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 15:49:05.529984
• Title: Modeling Uncertain Feature Representation for Domain Generalization
• Title（参考訳）: ドメイン一般化のための不確定な特徴表現のモデリング
• Authors: Xiaotong Li, Zixuan Hu, Jun Liu, Yixiao Ge, Yongxing Dai, Ling-Yu Duan
• Abstract要約: 提案手法は,複数の視覚タスクにおけるネットワーク一般化能力を常に改善することを示す。 我々の手法は単純だが有効であり、トレーニング可能なパラメータや損失制約を伴わずにネットワークに容易に統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.129544670700525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though deep neural networks have achieved impressive success on various vision tasks, obvious performance degradation still exists when models are tested in out-of-distribution scenarios. In addressing this limitation, we ponder that the feature statistics (mean and standard deviation), which carry the domain characteristics of the training data, can be properly manipulated to improve the generalization ability of deep learning models. Existing methods commonly consider feature statistics as deterministic values measured from the learned features and do not explicitly model the uncertain statistics discrepancy caused by potential domain shifts during testing. In this paper, we improve the network generalization ability by modeling domain shifts with uncertainty (DSU), i.e., characterizing the feature statistics as uncertain distributions during training. Specifically, we hypothesize that the feature statistic, after considering the potential uncertainties, follows a multivariate Gaussian distribution. During inference, we propose an instance-wise adaptation strategy that can adaptively deal with the unforeseeable shift and further enhance the generalization ability of the trained model with negligible additional cost. We also conduct theoretical analysis on the aspects of generalization error bound and the implicit regularization effect, showing the efficacy of our method. Extensive experiments demonstrate that our method consistently improves the network generalization ability on multiple vision tasks, including image classification, semantic segmentation, instance retrieval, and pose estimation. Our methods are simple yet effective and can be readily integrated into networks without additional trainable parameters or loss constraints. Code will be released in https://github.com/lixiaotong97/DSU.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは様々なビジョンタスクで素晴らしい成功を収めているが、モデルが分散のシナリオでテストされた場合、明らかに性能が低下している。 この制限に対処するために、トレーニングデータのドメイン特性を持つ特徴統計(平均偏差と標準偏差)を適切に操作し、ディープラーニングモデルの一般化能力を向上させることを考察する。 既存の手法では、特徴統計は学習した特徴から測定された決定論的値であり、テスト中の潜在的なドメインシフトに起因する不確実な統計の不一致を明示的にモデル化していない。 本稿では,不確実性のある領域シフト(DSU)をモデル化することにより,ネットワークの一般化能力を向上させる。 具体的には、潜在的な不確実性を考慮して、特徴統計は多変量ガウス分布に従うと仮定する。 本稿では,予測不可能なシフトを適応的に処理し,学習モデルの一般化能力をさらに向上するインスタンスワイド適応戦略を提案する。 また,一般化誤差バウンドと暗黙の正規化効果について理論的解析を行い,本手法の有効性を示した。 広範な実験により,画像分類,意味セグメンテーション,インスタンス検索,ポーズ推定など,複数の視覚タスクにおけるネットワーク一般化能力が一貫して向上することを示す。 本手法は単純かつ効果的であり,追加の学習パラメータや損失制約を伴わずにネットワークに容易に統合できる。 コードはhttps://github.com/lixiaotong97/DSUでリリースされる。

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