論文の概要: Unsupervised Accuracy Estimation of Deep Visual Models using Domain-Adaptive Adversarial Perturbation without Source Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10062v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 15:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 13:27:41.459398
• Title: Unsupervised Accuracy Estimation of Deep Visual Models using Domain-Adaptive Adversarial Perturbation without Source Samples
• Title（参考訳）: ソースサンプルを伴わない領域適応逆摂動を用いた深部視覚モデルの教師なし精度推定
• Authors: JoonHo Lee, Jae Oh Woo, Hankyu Moon and Kwonho Lee
• Abstract要約: 本研究では,未ラベルのターゲットデータに対して,ソースデータにアクセスせずにモデル精度を推定する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ソース仮説と対象の擬似ラベル関数との相違率を測定する。 提案するソースフリーフレームワークは,分散シフトの困難なシナリオに効果的に対処し,トレーニングにソースデータやラベルを必要とする既存の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1852406625172216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying deep visual models can lead to performance drops due to the discrepancies between source and target distributions. Several approaches leverage labeled source data to estimate target domain accuracy, but accessing labeled source data is often prohibitively difficult due to data confidentiality or resource limitations on serving devices. Our work proposes a new framework to estimate model accuracy on unlabeled target data without access to source data. We investigate the feasibility of using pseudo-labels for accuracy estimation and evolve this idea into adopting recent advances in source-free domain adaptation algorithms. Our approach measures the disagreement rate between the source hypothesis and the target pseudo-labeling function, adapted from the source hypothesis. We mitigate the impact of erroneous pseudo-labels that may arise due to a high ideal joint hypothesis risk by employing adaptive adversarial perturbation on the input of the target model. Our proposed source-free framework effectively addresses the challenging distribution shift scenarios and outperforms existing methods requiring source data and labels for training.
• Abstract（参考訳）: 深いビジュアルモデルのデプロイは、ソースとターゲットのディストリビューションの相違によるパフォーマンス低下につながる可能性がある。 いくつかのアプローチでは、ターゲットドメインの精度を推定するためにラベル付きソースデータを活用するが、ラベル付きソースデータへのアクセスは、データ機密性や提供装置のリソース制限のため、しばしば禁止的に困難である。 本研究は,ソースデータにアクセスせずにラベルのない対象データのモデル精度を推定する新しいフレームワークを提案する。 本研究では,疑似ラベルを用いた精度推定の実現可能性について検討し,ソースフリードメイン適応アルゴリズムの最近の進歩に発展させる。 提案手法は,ソース仮説とターゲットの擬似ラベル関数との相違率を,ソース仮説に適応して測定する。 対象モデルの入力に対して適応的対向摂動を用いることにより、高い理想的合同仮説リスクによって生じる誤った擬似ラベルの影響を緩和する。 提案するソースフリーフレームワークは,分散シフトの困難なシナリオに効果的に対処し,トレーニングにソースデータやラベルを必要とする既存の手法より優れている。

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