論文の概要: CoSDA: Continual Source-Free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06627v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 15:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 13:47:40.821391
• Title: CoSDA: Continual Source-Free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: CoSDA: 継続的なソースフリードメイン適応
• Authors: Haozhe Feng, Zhaorui Yang, Hesun Chen, Tianyu Pang, Chao Du, Minfeng Zhu, Wei Chen, Shuicheng Yan
• Abstract要約: ソースデータにアクセスせずに、ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインのトレーニングされたモデルからターゲットドメインに知識を転送する。 最近では、ソースドメインのデータプライバシ保護の必要性から、SFDAの人気が高まっている。 教師-学生モデルペアを2倍高速に最適化し,整合性学習機能を備えた,CoSDAという連続的ソースフリードメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.47274343972904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Without access to the source data, source-free domain adaptation (SFDA) transfers knowledge from a source-domain trained model to target domains. Recently, SFDA has gained popularity due to the need to protect the data privacy of the source domain, but it suffers from catastrophic forgetting on the source domain due to the lack of data. To systematically investigate the mechanism of catastrophic forgetting, we first reimplement previous SFDA approaches within a unified framework and evaluate them on four benchmarks. We observe that there is a trade-off between adaptation gain and forgetting loss, which motivates us to design a consistency regularization to mitigate forgetting. In particular, we propose a continual source-free domain adaptation approach named CoSDA, which employs a dual-speed optimized teacher-student model pair and is equipped with consistency learning capability. Our experiments demonstrate that CoSDA outperforms state-of-the-art approaches in continuous adaptation. Notably, our CoSDA can also be integrated with other SFDA methods to alleviate forgetting.
• Abstract（参考訳）: ソースデータにアクセスせずに、ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインのトレーニングされたモデルからターゲットドメインに知識を転送する。 最近では、ソースドメインのデータプライバシを保護する必要性から、sfdaの人気が高まっているが、データの欠如により、ソースドメインを壊滅的に忘れてしまう。 そこで我々は,従来のsfdaアプローチを統一したフレームワークで再実装し,これらを4つのベンチマークで評価した。 適応ゲインと忘れる損失の間にトレードオフがあることが観察され、忘れることを軽減するために一貫性の規則化を設計する動機となる。 特に,2速最適化された教師・学生モデルペアを採用し,一貫性学習機能を備えたcosdaという連続的なソースフリードメイン適応手法を提案する。 実験の結果,CoSDAは継続的適応において最先端のアプローチよりも優れていることがわかった。 特に、私たちのCoSDAは、他のFDAメソッドと統合して忘れを軽減できます。

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