論文の概要: A Prototype-Oriented Clustering for Domain Shift with Source Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03807v2
• Date: Thu, 9 Feb 2023 07:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 12:00:31.671779
• Title: A Prototype-Oriented Clustering for Domain Shift with Source Privacy
• Title（参考訳）: ソースプライバシによるドメインシフトのためのプロトタイプ指向クラスタリング
• Authors: Korawat Tanwisuth, Shujian Zhang, Pengcheng He, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,PCD(Prototype-oriented Clustering with Distillation)を導入し,既存の手法の性能と適用性を向上させる。 PCDはまず、プロトタイプとデータの分布を整列することで、ソースクラスタリングモデルを構築する。 その後、ソースモデルが提供するクラスタラベルを通じてターゲットモデルに知識を蒸留し、同時にターゲットデータをクラスタ化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.67700676888629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised clustering under domain shift (UCDS) studies how to transfer the knowledge from abundant unlabeled data from multiple source domains to learn the representation of the unlabeled data in a target domain. In this paper, we introduce Prototype-oriented Clustering with Distillation (PCD) to not only improve the performance and applicability of existing methods for UCDS, but also address the concerns on protecting the privacy of both the data and model of the source domains. PCD first constructs a source clustering model by aligning the distributions of prototypes and data. It then distills the knowledge to the target model through cluster labels provided by the source model while simultaneously clustering the target data. Finally, it refines the target model on the target domain data without guidance from the source model. Experiments across multiple benchmarks show the effectiveness and generalizability of our source-private clustering method.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフト(UCDS)下での教師なしクラスタリングは、複数のソースドメインから豊富なラベルなしデータから知識を転送し、ターゲットドメイン内のラベルなしデータの表現を学ぶ方法を研究する。 本稿では,既存のUCDS法の性能と適用性の向上だけでなく,ソースドメインのデータとモデルの両方のプライバシ保護に関する懸念にも対処するため,PCD(Prototype-oriented Clustering with Distillation)を導入する。 PCDはまず、プロトタイプとデータの分布を整列することで、ソースクラスタリングモデルを構築する。 そして、ターゲットデータをクラスタリングしながら、ソースモデルが提供するクラスタラベルを通じて、知識をターゲットモデルに蒸留する。 最後に、ソースモデルからのガイダンスなしに、ターゲットドメインデータのターゲットモデルを洗練します。 複数のベンチマークで実験した結果,ソースプライットクラスタリング手法の有効性と一般化性が確認された。

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