論文の概要: Out-of-Domain Robustness via Targeted Augmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11861v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 08:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 15:52:03.360960
• Title: Out-of-Domain Robustness via Targeted Augmentations
• Title（参考訳）: ターゲット拡張による領域外ロバスト性
• Authors: Irena Gao, Shiori Sagawa, Pang Wei Koh, Tatsunori Hashimoto, Percy Liang
• Abstract要約: 領域外一般化のためのデータ拡張設計の原理を考察する。 線形設定に関する理論的解析により動機付けを行い,対象拡大を提案する。 その結果,OOD性能は3.2～15.2%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.59138920123291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Models trained on one set of domains often suffer performance drops on unseen domains, e.g., when wildlife monitoring models are deployed in new camera locations. In this work, we study principles for designing data augmentations for out-of-domain (OOD) generalization. In particular, we focus on real-world scenarios in which some domain-dependent features are robust, i.e., some features that vary across domains are predictive OOD. For example, in the wildlife monitoring application above, image backgrounds vary across camera locations but indicate habitat type, which helps predict the species of photographed animals. Motivated by theoretical analysis on a linear setting, we propose targeted augmentations, which selectively randomize spurious domain-dependent features while preserving robust ones. We prove that targeted augmentations improve OOD performance, allowing models to generalize better with fewer domains. In contrast, existing approaches such as generic augmentations, which fail to randomize domain-dependent features, and domain-invariant augmentations, which randomize all domain-dependent features, both perform poorly OOD. In experiments on three real-world datasets, we show that targeted augmentations set new states-of-the-art for OOD performance by 3.2-15.2%.
• Abstract（参考訳）: あるドメインでトレーニングされたモデルは、例えば野生生物の監視モデルが新しいカメラの場所にデプロイされる場合など、目に見えないドメインのパフォーマンス低下を被ることが多い。 本研究では、外部ドメイン(OOD)一般化のためのデータ拡張を設計するための原則について研究する。 特に、ドメインに依存しないいくつかの機能が堅牢である実世界のシナリオ、すなわちドメイン毎に異なるいくつかの機能は予測OODである。 例えば、上記の野生生物モニタリングアプリケーションでは、画像の背景はカメラの場所によって異なるが、生息地のタイプを示す。 線形設定に関する理論的解析に動機づけられ,ロバストな特徴を保ちながらスプリアスなドメイン依存特徴を選択的にランダム化する目標拡張法を提案する。 対象の拡張によってOOD性能が向上し、より少ないドメインでモデルを一般化できることを示す。 対照的に、ドメイン依存機能のランダム化に失敗したジェネリック拡張や、すべてのドメイン依存機能のランダム化を行うドメイン不変拡張といった既存のアプローチは、いずれもOODが不十分である。 実世界の3つのデータセットの実験では、ターゲット拡張によってOODのパフォーマンスが3.2～15.2%向上した。

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