論文の概要: ERM++: An Improved Baseline for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01973v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 17:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 12:52:37.023189
• Title: ERM++: An Improved Baseline for Domain Generalization
• Title（参考訳）: erm++: ドメインの一般化のためのベースラインの改善
• Authors: Piotr Teterwak, Kuniaki Saito, Theodoros Tsiligkaridis, Kate Saenko, Bryan A. Plummer
• Abstract要約: マルチソースドメイン一般化(DG)は、訓練されていないデータの新しい分布に一般化する分類器の能力を測定する。 経験的リスク最小化(ERM)訓練は,既存のDG法よりも優れていることを示す。 得られた手法をERM++と呼び、5つのマルチソースデータセット上でのDGの性能を5%以上向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.25412657598642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-source Domain Generalization (DG) measures a classifier's ability to generalize to new distributions of data it was not trained on, given several training domains. While several multi-source DG methods have been proposed, they incur additional complexity during training by using domain labels. Recent work has shown that a well-tuned Empirical Risk Minimization (ERM) training procedure, that is simply minimizing the empirical risk on the source domains, can outperform most existing DG methods. We identify several key candidate techniques to further improve ERM performance, such as better utilization of training data, model parameter selection, and weight-space regularization. We call the resulting method ERM++, and show it significantly improves the performance of DG on five multi-source datasets by over 5% compared to standard ERM, and beats state-of-the-art despite being less computationally expensive. Additionally, we demonstrate the efficacy of ERM++ on the WILDS-FMOW dataset, a challenging DG benchmark. We hope that ERM++ becomes a strong baseline for future DG research. Code is released at https://github.com/piotr-teterwak/erm_plusplus.
• Abstract（参考訳）: マルチソースドメイン一般化(DG)は、訓練されていないデータの新しい分布に一般化する分類器の能力を測定する。 いくつかのマルチソースDG手法が提案されているが、ドメインラベルを用いてトレーニング中にさらに複雑になる。 近年の研究では、経験的リスク最小化(ERM)トレーニングが、ソースドメインにおける経験的リスクを最小限に抑えるだけで、既存のDGメソッドよりも優れていることが示されている。 トレーニングデータのより良い利用、モデルパラメータの選択、重み空間の正規化など、EMMの性能を改善するためのいくつかの重要な候補手法を同定する。 提案手法はERM++と呼ばれ,従来のERMに比べて5つのマルチソースデータセット上でのDGの性能が5%以上向上し,計算コストが低いにもかかわらず最先端の手法に勝っていることを示す。 さらに、挑戦的なDGベンチマークであるWILDS-FMOWデータセット上で、ERM++の有効性を示す。 ERM++が将来のDG研究の強力なベースラインになることを願っています。 コードはhttps://github.com/piotr-teterwak/erm_plusplusでリリースされる。

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