論文の概要: Domain-Generalizable Multiple-Domain Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13530v2
• Date: Wed, 31 Jan 2024 17:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 18:20:21.563697
• Title: Domain-Generalizable Multiple-Domain Clustering
• Title（参考訳）: ドメイン一般化可能な多重ドメインクラスタリング
• Authors: Amit Rozner, Barak Battash, Lior Wolf, Ofir Lindenbaum
• Abstract要約: 本研究は、教師なし領域一般化の問題を、ラベル付きサンプルが存在しない場合(完全に教師なし)に一般化する。 我々は複数のソースドメインからラベルのないサンプルを付与し、サンプルを意味的に関連するクラスタに割り当てる共有予測器を学習することを目指している。 評価は、これまで見つからなかったドメインのクラスタ割り当てを予測することで行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.295300263404265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work generalizes the problem of unsupervised domain generalization to the case in which no labeled samples are available (completely unsupervised). We are given unlabeled samples from multiple source domains, and we aim to learn a shared predictor that assigns examples to semantically related clusters. Evaluation is done by predicting cluster assignments in previously unseen domains. Towards this goal, we propose a two-stage training framework: (1) self-supervised pre-training for extracting domain invariant semantic features. (2) multi-head cluster prediction with pseudo labels, which rely on both the feature space and cluster head prediction, further leveraging a novel prediction-based label smoothing scheme. We demonstrate empirically that our model is more accurate than baselines that require fine-tuning using samples from the target domain or some level of supervision. Our code is available at https://github.com/AmitRozner/domain-generalizable-multiple-domain-clustering.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ラベル付きサンプルが存在しない場合(完全に教師なし)に教師なしドメイン一般化の問題を一般化する。 複数のソースドメインからラベルなしのサンプルが与えられ、意味的に関連するクラスタにサンプルを割り当てる共有予測子を学ぼうとしています。 評価は、これまで見つからなかったドメインのクラスタ割り当てを予測することで行われる。 本研究の目的は,(1)ドメイン不変なセマンティックな特徴を抽出するための自己教師付き事前学習である。 2) 特徴空間とクラスタヘッド予測の両方に依存する疑似ラベルを用いたマルチヘッドクラスタ予測は,新たな予測に基づくラベル平滑化方式をさらに活用する。 対象領域のサンプルやある程度の監督レベルを用いて微調整を必要とするベースラインよりも,我々のモデルの方が正確であることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/amitrozner/domain-generalizable-multiple-domain-clusteringで利用可能です。

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