論文の概要: Visualizing Transferred Knowledge: An Interpretive Model of Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02302v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 03:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 20:34:41.070461
• Title: Visualizing Transferred Knowledge: An Interpretive Model of Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 伝達知識の可視化:教師なしドメイン適応の解釈モデル
• Authors: Wenxiao Xiao, Zhengming Ding and Hongfu Liu
• Abstract要約: 教師なしのドメイン適応問題は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することができる。 本稿では、翻訳された知識の謎を視覚的に明らかにする最初の試みとして、教師なしドメイン適応の解釈モデルを提案する。 提案手法は,ベースモデルの予測を直感的に説明し,画像パッチをソースドメインとターゲットドメインの両方で同一のセマンティクスとマッチングすることで伝達知識を公開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.85686267987744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many research efforts have been committed to unsupervised domain adaptation (DA) problems that transfer knowledge learned from a labeled source domain to an unlabeled target domain. Various DA methods have achieved remarkable results recently in terms of predicting ability, which implies the effectiveness of the aforementioned knowledge transferring. However, state-of-the-art methods rarely probe deeper into the transferred mechanism, leaving the true essence of such knowledge obscure. Recognizing its importance in the adaptation process, we propose an interpretive model of unsupervised domain adaptation, as the first attempt to visually unveil the mystery of transferred knowledge. Adapting the existing concept of the prototype from visual image interpretation to the DA task, our model similarly extracts shared information from the domain-invariant representations as prototype vectors. Furthermore, we extend the current prototype method with our novel prediction calibration and knowledge fidelity preservation modules, to orientate the learned prototypes to the actual transferred knowledge. By visualizing these prototypes, our method not only provides an intuitive explanation for the base model's predictions but also unveils transfer knowledge by matching the image patches with the same semantics across both source and target domains. Comprehensive experiments and in-depth explorations demonstrate the efficacy of our method in understanding the transferred mechanism and its potential in downstream tasks including model diagnosis.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに学習した知識を転送する、教師なしドメイン適応(DA)問題に多くの研究努力が注がれている。 近年,様々なDA手法が予測能力において顕著な成果を上げており,上記の知識伝達の有効性が示唆されている。 しかし、最先端の手法が伝達機構を深く探究することは滅多になく、そのような知識の真の本質は明らかでない。 適応過程におけるその重要性を認識し,伝達知識の謎を視覚的に明らかにする最初の試みとして,教師なしドメイン適応の解釈モデルを提案する。 既存のプロトタイプの概念を視覚的イメージ解釈からDAタスクに適応させることで,ドメイン不変表現から共有情報をプロトタイプベクトルとして抽出する。 さらに,新しい予測校正と知識忠実度保存モジュールを用いて,現在のプロトタイプ手法を拡張し,学習したプロトタイプを実際の伝達知識に指向させる。 これらのプロトタイプを視覚化することにより,ベースモデルの予測を直感的に説明できるだけでなく,画像パッチとソース領域とターゲット領域の両方にまたがる同じ意味を一致させることにより,伝達知識を提示する。 モデル診断を含む下流作業における伝達機構とその可能性を理解する上で,本手法が有効であることを示す。

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