論文の概要: Project and Probe: Sample-Efficient Domain Adaptation by Interpolating Orthogonal Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05441v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 18:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 14:58:39.798373
• Title: Project and Probe: Sample-Efficient Domain Adaptation by Interpolating Orthogonal Features
• Title（参考訳）: Project and Probe: 直交的特徴補間によるサンプル効率の良いドメイン適応
• Authors: Annie S. Chen, Yoonho Lee, Amrith Setlur, Sergey Levine, Chelsea Finn
• Abstract要約: 多様な特徴集合を学習し,対象分布に適応する,軽量でサンプル効率のよい手法を提案する。 複数の分散シフト設定を持つ4つのデータセットに対する実験により、Pro$2$は、限られたターゲットデータが与えられた場合、パフォーマンスを5～15%向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.22672589020394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional approaches to robustness try to learn a model based on causal features. However, identifying maximally robust or causal features may be difficult in some scenarios, and in others, non-causal "shortcut" features may actually be more predictive. We propose a lightweight, sample-efficient approach that learns a diverse set of features and adapts to a target distribution by interpolating these features with a small target dataset. Our approach, Project and Probe (Pro$^2$), first learns a linear projection that maps a pre-trained embedding onto orthogonal directions while being predictive of labels in the source dataset. The goal of this step is to learn a variety of predictive features, so that at least some of them remain useful after distribution shift. Pro$^2$ then learns a linear classifier on top of these projected features using a small target dataset. We theoretically show that Pro$^2$ learns a projection matrix that is optimal for classification in an information-theoretic sense, resulting in better generalization due to a favorable bias-variance tradeoff. Our experiments on four datasets, with multiple distribution shift settings for each, show that Pro$^2$ improves performance by 5-15% when given limited target data compared to prior methods such as standard linear probing.
• Abstract（参考訳）: 従来のロバスト性へのアプローチは、因果的特徴に基づいてモデルを学習しようとする。 しかし、最大で堅牢な特徴や因果的な特徴を特定することは、いくつかのシナリオでは難しく、また別のシナリオでは、非因果的な「ショートカット」機能の方が実際より予測力が高いかもしれない。 多様な特徴の集合を学習し、これらの特徴を小さなターゲットデータセットで補間することにより、目標分布に適応する軽量でサンプル効率のアプローチを提案する。 当社のアプローチであるProject and Probe(Pro$^2$)は、まず、ソースデータセット内のラベルを予測しながら、トレーニング済みの埋め込みを直交方向へマッピングする線形射影を学習する。 このステップの目標は、さまざまな予測機能を学ぶことにある。 Pro$^2$は、小さなターゲットデータセットを使用して、これらの投影された機能の上に線形分類器を学ぶ。 理論的には、pro$^2$は情報理論的な意味で分類に最適な投影行列を学習し、有利なバイアス分散トレードオフによりより良い一般化をもたらす。 分散シフトを複数設定した4つのデータセットを実験した結果、pro$^2$は、標準線形プローブのような従来の方法と比較して、ターゲットデータに制限のある場合に5～15%性能が向上することが示された。

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