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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01973v4
• Date: Mon, 09 Dec 2024 19:26:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:34:30.213871
• 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改善されたベースライン
• Authors: Piotr Teterwak, Kuniaki Saito, Theodoros Tsiligkaridis, Kate Saenko, Bryan A. Plummer,
• Abstract要約: 経験的リスク最小化(ERM)は、適切に調整された場合、最も複雑なドメイン一般化(DG)手法より優れている。 ERM++は以前のEMMベースラインと比較してDGのパフォーマンスを5%以上改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.80606575323691
• License:
• Abstract: Domain Generalization (DG) aims to develop classifiers that can generalize to new, unseen data distributions, a critical capability when collecting new domain-specific data is impractical. A common DG baseline minimizes the empirical risk on the source domains. Recent studies have shown that this approach, known as Empirical Risk Minimization (ERM), can outperform most more complex DG methods when properly tuned. However, these studies have primarily focused on a narrow set of hyperparameters, neglecting other factors that can enhance robustness and prevent overfitting and catastrophic forgetting, properties which are critical for strong DG performance. In our investigation of training data utilization (i.e., duration and setting validation splits), initialization, and additional regularizers, we find that tuning these previously overlooked factors significantly improves model generalization across diverse datasets without adding much complexity. We call this improved, yet simple baseline ERM++. Despite its ease of implementation, ERM++ improves DG performance by over 5\% compared to prior ERM baselines on a standard benchmark of 5 datasets with a ResNet-50 and over 15\% with a ViT-B/16. It also outperforms all state-of-the-art methods on DomainBed datasets with both architectures. Importantly, ERM++ is easy to integrate into existing frameworks like DomainBed, making it a practical and powerful tool for researchers and practitioners. Overall, ERM++ challenges the need for more complex DG methods by providing a stronger, more reliable baseline that maintains simplicity and ease of use. Code is available at \url{https://github.com/piotr-teterwak/erm_plusplus}
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は、新しい、見えないデータ分布に一般化できる分類器を開発することを目的としている。 共通のDGベースラインは、ソースドメインに対する経験的リスクを最小限にする。 近年の研究では、経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)と呼ばれるこのアプローチが、適切に調整された場合、最も複雑なDG手法よりも優れていることが示されている。 しかし、これらの研究は主に狭いハイパーパラメーターに焦点を合わせており、強靭性を高め、過剰適合や破滅的な忘れ込みを防止できる他の要因を無視している。 トレーニングデータ利用(期間と設定の検証分割)、初期化、および追加の正規化器の調査において、これまで見過ごされていた要素の調整は、複雑さを増すことなく、多様なデータセット間のモデルの一般化を著しく改善することがわかった。 私たちはこれを改良された、しかし単純なベースライン ERM++ と呼んでいます。 実装の容易さにもかかわらず、EMM++は、ResNet-50の5つのデータセットとViT-B/16の15\%の標準ベンチマークで、以前のEMMベースラインと比較して、DGパフォーマンスを5倍以上改善している。 また、両方のアーキテクチャでDomainBedデータセットの最先端メソッドをすべて上回る。 重要なことは、EMM++はDomainBedのような既存のフレームワークに簡単に統合でき、研究者や実践者にとって実用的で強力なツールである。 全体として、EMM++は、シンプルさと使いやすさを維持する、より強力で信頼性の高いベースラインを提供することで、より複雑なDGメソッドの必要性に挑戦している。 コードは \url{https://github.com/piotr-teterwak/erm_plusplus} で公開されている。

関連論文リスト

• Is Large-Scale Pretraining the Secret to Good Domain Generalization? [69.80606575323691]
  マルチソース・ドメイン・ジェネリゼーション(Multi-Source Domain Generalization, DG)は、複数のソース・ドメインをトレーニングし、未確認のターゲット・ドメインに対して高い分類性能を達成するタスクである。 最近の手法では、Webスケールの事前訓練されたバックボーンの堅牢な機能と、ソースデータから学んだ新機能を組み合わせることで、ベンチマーク結果を劇的に改善している。 評価されたDGメソッドはすべてDomainBed-OOPで苦労し、最近のメソッドはDomainBed-IPで優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T21:43:11Z)
• Efficiently Assemble Normalization Layers and Regularization for Federated Domain Generalization [1.1534313664323637]
  ドメインシフト(Domain shift)は、マシンラーニングにおいて、目に見えないドメインでテストした場合に、モデルのパフォーマンス低下に悩まされるという深刻な問題である。 FedDGは、プライバシー保護の方法で協調的なクライアントを使用してグローバルモデルをトレーニングしようと試みている。 本稿では, 誘導正規化方式に依存するFedDGの新しいアーキテクチャ手法,すなわちgPerXANを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T20:22:08Z)
• Cross Domain Generative Augmentation: Domain Generalization with Latent Diffusion Models [11.309433257851122]
  Cross Domain Generative Augmentation (CDGA)は、すべてのドメイン間のギャップを埋めるために合成画像を生成する。 我々は,CDGAがDomainbedベンチマークでSOTA DG法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T21:52:00Z)
• Back to Basics: A Simple Recipe for Improving Out-of-Domain Retrieval in Dense Encoders [63.28408887247742]
  得られたモデルにおいて,より優れた一般化能力を得るために,トレーニング手順の改善が可能であるかを検討する。 我々は、高密度エンコーダをトレーニングするための簡単なレシピを推奨する: LoRAのようなパラメータ効率のよいMSMARCOのトレーニング。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T10:42:58Z)
• On-Device Domain Generalization [93.79736882489982]
  ドメインの一般化はデバイス上の機械学習アプリケーションにとって重要である。 知識蒸留がこの問題の解決の有力な候補であることがわかった。 本研究では,教師が配布外データをどのように扱えるかを学生に教えることを目的とした,配布外知識蒸留(OKD)という簡単なアイデアを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T17:59:31Z)
• Back-to-Bones: Rediscovering the Role of Backbones in Domain Generalization [1.6799377888527687]
  ドメイン一般化は、学習外分布に一般化する深層学習モデルの能力を研究する。 近年の研究では、DGの再現可能なベンチマークが提供され、既存のアルゴリズムに対する経験的リスク最小化(ERM)の有効性が指摘されている。 本稿では,その内在的一般化能力を包括的に分析するバックボーンの評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T15:30:17Z)
• On Certifying and Improving Generalization to Unseen Domains [87.00662852876177]
  ドメインの一般化は、テスト時に遭遇した見知らぬドメインのパフォーマンスが高いモデルを学ぶことを目的としています。 いくつかのベンチマークデータセットを使用して、DGアルゴリズムを包括的に評価することは困難である。 我々は,任意のDG手法の最悪の性能を効率的に証明できる普遍的な認証フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T16:29:43Z)
• Improving Multi-Domain Generalization through Domain Re-labeling [31.636953426159224]
  本稿では,事前特定ドメインラベルと一般化性能の関連性について検討する。 マルチドメイン一般化のための一般的なアプローチであるMulDEnsを導入し,ERMをベースとした深層アンサンブルバックボーンを用いた。 我々は、MulDEnsがデータセット固有の拡張戦略やトレーニングプロセスの調整を必要としないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T23:21:50Z)
• META: Mimicking Embedding via oThers' Aggregation for Generalizable Person Re-identification [68.39849081353704]
  Domain Generalizable (DG) Person Re-identification (ReID)は、トレーニング時に対象のドメインデータにアクセスすることなく、見えないドメインをまたいでテストすることを目的としている。 本稿では,DG ReID のための OThers' Aggregation (META) を用いた Mimicking Embedding という新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T08:06:50Z)
• Reappraising Domain Generalization in Neural Networks [8.06370138649329]
  機械学習アルゴリズムのドメイン一般化(DG)は、複数のトレーニング分布からドメインに依存しない仮説を学習する能力として定義される。 経験的リスク最小化(ERM)ベースラインは,既存のDG手法を一貫して上回っていることがわかった。 そこで我々は,各クラスに対してランダムにドメインを選択して,それをテスト用として保持する,クラスワイズDGの定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T10:06:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。