論文の概要: Maximizing Information in Domain-Invariant Representation Improves Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00262v5
• Date: Tue, 09 Sep 2025 23:18:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 21:32:32.626213
• Title: Maximizing Information in Domain-Invariant Representation Improves Transfer Learning
• Title（参考訳）: ドメイン不変表現における情報の最大化は伝達学習を改善する
• Authors: Adrian Shuai Li, Elisa Bertino, Xuan-Hong Dang, Ankush Singla, Yuhai Tu, Mark N Wegman,
• Abstract要約: MaxDIRepは、データ表現をドメインに依存しない、ドメインに依存しないコンポーネントに分解する。 標準画像ベンチマークとネットワーク侵入検出タスクの実験は、MaxDIRepが高い性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.254475820267118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose MaxDIRep, a domain adaptation method that improves the decomposition of data representations into domain-independent and domain-dependent components. Existing methods, such as Domain-Separation Networks (DSN), use a weak orthogonality constraint between these components, which can lead to label-relevant features being partially encoded in the domain-dependent representation (DDRep) rather than the domain-independent representation (DIRep). As a result, information crucial for target-domain classification may be missing from the DIRep. MaxDIRep addresses this issue by applying a Kullback-Leibler (KL) divergence constraint to minimize the information content of the DDRep, thereby encouraging the DIRep to retain features that are both domain-invariant and predictive of target labels. Through geometric analysis and an ablation study on synthetic datasets, we show why DSN's weaker constraint can lead to suboptimal adaptation. Experiments on standard image benchmarks and a network intrusion detection task demonstrate that MaxDIRep achieves strong performance, works with pretrained models, and generalizes to non-image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: ドメインに依存しない、ドメインに依存しないコンポーネントへのデータ表現の分解を改善するドメイン適応手法であるMaxDIRepを提案する。 ドメイン分離ネットワーク(DSN)のような既存の手法では、これらのコンポーネント間の弱い直交性制約を用いることで、ドメイン非依存表現(DIRep)ではなくドメイン依存表現(DDRep)にラベル関連機能が部分的に符号化される可能性がある。 結果として、DIRepからターゲットドメイン分類に不可欠な情報が欠落する可能性がある。 MaxDIRepは、DDRepの情報内容を最小限にするため、Kulback-Leibler (KL) の分散制約を適用し、DIRepがターゲットラベルのドメイン不変性と予測の両方の機能を保持するように促すことによってこの問題に対処する。 幾何学的解析と合成データセットのアブレーション研究を通じて、DSNの弱い制約が最適下適応に繋がる理由を示す。 標準画像ベンチマークとネットワーク侵入検出タスクの実験により、MaxDIRepは強い性能を達成し、事前訓練されたモデルで動作し、非画像分類タスクに一般化することを示した。

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