論文の概要: Consistency Regularization for Domain Generalization with Logit Attribution Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07888v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 01:42:49.769710
• Title: Consistency Regularization for Domain Generalization with Logit Attribution Matching
• Title（参考訳）: Logit Attribution Matching を用いた領域一般化のための一貫性規則化
• Authors: Han Gao, Kaican Li, Weiyan Xie, Zhi Lin, Yongxiang Huang, Luning Wang, Caleb Chen Cao, Nevin L. Zhang,
• Abstract要約: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)とは、ドメインシフトの下でよく一般化されるトレーニングモデルである。 トレーニングドメインには、同じ意味情報を共有するサンプルのペアの集合が与えられています。 整合正則化がDGに導出可能であることを示す理論を提案し、ロジットマッチングと呼ばれる新しいCR法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.98337914353095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization (DG) is about training models that generalize well under domain shift. Previous research on DG has been conducted mostly in single-source or multi-source settings. In this paper, we consider a third, lesser-known setting where a training domain is endowed with a collection of pairs of examples that share the same semantic information. Such semantic sharing (SS) pairs can be created via data augmentation and then utilized for consistency regularization (CR). We present a theory showing CR is conducive to DG and propose a novel CR method called Logit Attribution Matching (LAM). We conduct experiments on five DG benchmarks and four pretrained models with SS pairs created by both generic and targeted data augmentation methods. LAM outperforms representative single/multi-source DG methods and various CR methods that leverage SS pairs. The code and data of this project are available at https://github.com/Gaohan123/LAM
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)とは、ドメインシフトの下でよく一般化されるトレーニングモデルである。 DGに関するこれまでの研究は、主に単一ソースまたは複数ソース設定で行われてきた。 本稿では、トレーニングドメインに同じ意味情報を共有するサンプルのペアを組み込んだ第3の、あまり知られていない設定について考察する。 このようなセマンティック共有(SS)ペアは、データ拡張を通じて生成され、整合性正規化(CR)に使用される。 本稿では、CRがDGに誘導可能であることを示す理論を提案し、ロジット属性マッチング(LAM)と呼ばれる新しいCR法を提案する。 5つのDGベンチマークと4つの事前訓練されたモデルに対して,汎用的およびターゲット的データ拡張法で作成したSSペアを用いた実験を行った。 LAMは、SSペアを利用する単一/複数ソースのDGメソッドや様々なCRメソッドよりも優れています。 プロジェクトのコードとデータはhttps://github.com/Gaohan123/LAMで公開されている。

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