論文の概要: Conditional Support Alignment for Domain Adaptation with Label Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18458v1
• Date: Mon, 29 May 2023 05:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 20:45:58.491756
• Title: Conditional Support Alignment for Domain Adaptation with Label Shift
• Title（参考訳）: ラベルシフトを伴う領域適応のための条件付き支援アライメント
• Authors: Anh T Nguyen, Lam Tran, Anh Tong, Tuan-Duy H. Nguyen, Toan Tran
• Abstract要約: アンラベルド・ドメイン適応(アンラベルド・ドメイン・アダプティブ、Unlabelled Domain adapt、UDA)とは、学習モデルを、ソース・ドメインのラベル付きサンプルと対象ドメインの教師なしサンプルに基づいて訓練するドメイン適応フレームワークである。 本稿では,対象領域の特徴表現分布に対する条件対称的サポートのばらつきを最小限に抑えることを目的とした,新しい条件逆サポートアライメント(CASA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.819673391477034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) refers to a domain adaptation framework in which a learning model is trained based on the labeled samples on the source domain and unlabelled ones in the target domain. The dominant existing methods in the field that rely on the classical covariate shift assumption to learn domain-invariant feature representation have yielded suboptimal performance under the label distribution shift between source and target domains. In this paper, we propose a novel conditional adversarial support alignment (CASA) whose aim is to minimize the conditional symmetric support divergence between the source's and target domain's feature representation distributions, aiming at a more helpful representation for the classification task. We also introduce a novel theoretical target risk bound, which justifies the merits of aligning the supports of conditional feature distributions compared to the existing marginal support alignment approach in the UDA settings. We then provide a complete training process for learning in which the objective optimization functions are precisely based on the proposed target risk bound. Our empirical results demonstrate that CASA outperforms other state-of-the-art methods on different UDA benchmark tasks under label shift conditions.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)とは、学習モデルを、ソースドメイン上のラベル付きサンプルと、ターゲットドメイン内の未ラベルのサンプルに基づいてトレーニングするドメイン適応フレームワークである。 古典的共変量シフトを仮定してドメイン不変な特徴表現を学ぶ分野における支配的既存手法は、ソース領域とターゲット領域の間のラベル分布シフトの下での準最適性能をもたらす。 本稿では,対象領域の特徴表現分布とソース領域の特徴表現分布との条件対称的サポートのばらつきを最小限に抑えることを目的とした,新しい条件逆サポートアライメント(CASA)を提案する。 また,UDA設定における既存の限界的サポートアライメントアプローチと比較して,条件付き特徴分布のサポートの整合性を正当化する理論的ターゲットリスクバウンドを導入する。 そして,提案する目標リスクバウンドに基づいて目標最適化関数を精度良く学習するための完全なトレーニングプロセスを提供する。 実験の結果、CASAはラベルシフト条件下での異なるUDAベンチマークタスクにおいて、他の最先端手法よりも優れていることが示された。

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