論文の概要: Domain Generalization in Machine Learning Models for Wireless Communications: Concepts, State-of-the-Art, and Open Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08106v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 15:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 13:48:18.254315
• Title: Domain Generalization in Machine Learning Models for Wireless Communications: Concepts, State-of-the-Art, and Open Issues
• Title（参考訳）: 無線通信のための機械学習モデルのドメイン一般化:概念,最新技術,オープンイシュー
• Authors: Mohamed Akrout, Amal Feriani, Faouzi Bellili, Amine Mezghani, Ekram Hossain
• Abstract要約: データ駆動機械学習(ML)は、次世代無線システムで使用される可能性のある技術のひとつとして推奨されている。 これらのアプリケーションのほとんどは教師あり学習に依存しており、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)データが独立して同じ分散(すなわちd)であると仮定する。 この仮定は、ソースとターゲットデータの間のドメインや分散シフトによって、実世界ではしばしば違反される。 ドメイン一般化(DG)は、異なるソースドメイン/データセットのモデルを学習することで、OOD関連の問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.61904205763364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven machine learning (ML) is promoted as one potential technology to be used in next-generations wireless systems. This led to a large body of research work that applies ML techniques to solve problems in different layers of the wireless transmission link. However, most of these applications rely on supervised learning which assumes that the source (training) and target (test) data are independent and identically distributed (i.i.d). This assumption is often violated in the real world due to domain or distribution shifts between the source and the target data. Thus, it is important to ensure that these algorithms generalize to out-of-distribution (OOD) data. In this context, domain generalization (DG) tackles the OOD-related issues by learning models on different and distinct source domains/datasets with generalization capabilities to unseen new domains without additional finetuning. Motivated by the importance of DG requirements for wireless applications, we present a comprehensive overview of the recent developments in DG and the different sources of domain shift. We also summarize the existing DG methods and review their applications in selected wireless communication problems, and conclude with insights and open questions.
• Abstract（参考訳）: データ駆動機械学習(ML)は、次世代無線システムで使用される可能性のある技術のひとつとして推奨されている。 この結果、無線伝送リンクの異なる層における問題を解決するためにML技術を適用した大規模な研究に繋がった。 しかし、これらのアプリケーションのほとんどは教師あり学習に依存しており、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)データは独立であり、同一に分散している(すなわちd)。 この仮定は、ソースとターゲットデータの間のドメインや分散シフトによって、実世界ではしばしば違反される。 したがって、これらのアルゴリズムがアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに一般化されることを保証することが重要である。 この文脈では、ドメイン一般化(DG)はOODに関連する問題に取り組み、異なる異なるソースドメイン/データセットのモデルを学習し、新たなドメインを追加の微調整なしで認識できるようにする。 本稿では、無線アプリケーションにおけるdg要件の重要性に動機づけられ、最近のdg開発と異なるドメインシフト源の概要を紹介する。 また,既存の dg 手法を要約し,選択した無線通信問題に対するそれらの応用をレビューし,洞察とオープン質問で結論づける。

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