論文の概要: A Robust Negative Learning Approach to Partial Domain Adaptation Using Source Prototypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03531v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 07:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:57:04.352931
• Title: A Robust Negative Learning Approach to Partial Domain Adaptation Using Source Prototypes
• Title（参考訳）: 原型を用いた部分領域適応に対するロバスト負の学習手法
• Authors: Sandipan Choudhuri, Suli Adeniye, Arunabha Sen
• Abstract要約: この研究は、負の転送問題を緩和する堅牢な部分的ドメイン適応(PDA)フレームワークを提案する。 それは多様で相補的なラベルフィードバックを含み、誤ったフィードバックの効果を緩和し、擬似ラベル改善を促進する。 我々は,部分領域適応タスクを網羅するアブレーション解析を含む包括的実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8895157045883034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes a robust Partial Domain Adaptation (PDA) framework that mitigates the negative transfer problem by incorporating a robust target-supervision strategy. It leverages ensemble learning and includes diverse, complementary label feedback, alleviating the effect of incorrect feedback and promoting pseudo-label refinement. Rather than relying exclusively on first-order moments for distribution alignment, our approach offers explicit objectives to optimize intra-class compactness and inter-class separation with the inferred source prototypes and highly-confident target samples in a domain-invariant fashion. Notably, we ensure source data privacy by eliminating the need to access the source data during the adaptation phase through a priori inference of source prototypes. We conducted a series of comprehensive experiments, including an ablation analysis, covering a range of partial domain adaptation tasks. Comprehensive evaluations on benchmark datasets corroborate our framework's enhanced robustness and generalization, demonstrating its superiority over existing state-of-the-art PDA approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、ロバストなターゲット・スーパービジョン戦略を取り入れることで、負の転送問題を緩和するロバスト部分領域適応(pda)フレームワークを提案する。 アンサンブル学習を活用し、多様なラベルフィードバックを含み、誤ったフィードバックの効果を緩和し、擬似ラベルの洗練を促進する。 分散アライメントのために一階のモーメントのみに頼るのではなく、推定されたソースプロトタイプと高い信頼度を持つターゲットサンプルをドメイン不変の方法で、クラス内コンパクト性とクラス間分離を最適化するための明示的な目的を提供する。 特に私たちは,ソースプロトタイプの事前推論を通じて,適応フェーズ中にソースデータにアクセスする必要をなくし,ソースデータのプライバシを確保する。 我々は,部分領域適応タスクを網羅するアブレーション解析を含む包括的実験を行った。 ベンチマークデータセットの包括的な評価は、我々のフレームワークの強化された堅牢性と一般化を裏付け、既存の最先端のPDAアプローチよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Is user feedback always informative? Retrieval Latent Defending for Semi-Supervised Domain Adaptation without Source Data [34.55109747972333]
  本稿では,現実のアプリケーションで容易に利用できるユーザフィードバックを用いて,ソースモデルをターゲット環境に適用することを目的とする。 負バイアスフィードバック(NBF)と呼ばれる新しい概念を用いて、この現象を解析する。 スケーラブルな適応アプローチであるRetrieval Latent Defendingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T05:15:41Z)
• Adversarial Semi-Supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation: A New Role for Labeled Target Samples [7.199108088621308]
  我々は、ラベル付き対象データがソースサンプルまたは実際のターゲットサンプルとして振る舞う場合に、新たなトレーニング目標損失を設計する。 提案手法を支援するために,ソースデータとラベル付きターゲットデータを混合し,同じ適応プロセスを適用する補完手法を検討する。 本稿では,GTA5,SynTHIA,Cityscapesのベンチマーク実験を通じて得られた知見を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:40:22Z)
• Consistency Regularization for Generalizable Source-free Domain Adaptation [62.654883736925456]
  ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースデータセットにアクセスすることなく、十分にトレーニングされたソースモデルを未学習のターゲットドメインに適応することを目的としている。 既存のSFDAメソッドは、ターゲットのトレーニングセット上で適用されたモデルを評価し、目に見えないが同一の分散テストセットからデータを無視する。 より一般化可能なSFDA法を開発するための整合正則化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:45:53Z)
• Towards Source-free Domain Adaptive Semantic Segmentation via Importance-aware and Prototype-contrast Learning [26.544837987747766]
  本稿では、Importance-Aware と Prototype-Contrast Learning を用いた、エンドツーエンドのソースフリードメイン適応セマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 提案したIAPCフレームワークは、訓練済みソースモデルからドメイン不変知識を効果的に抽出し、ラベルなしターゲットドメインからドメイン固有知識を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T15:09:19Z)
• Continual Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [37.060694803551534]
  既存のソースフリーのUnsupervised Domain Adaptationアプローチは破滅的な忘れを見せる。 本稿では,SuDAの継続的な学習環境における課題に対応するための連続的なSUDA(C-SUDA)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T20:11:05Z)
• CAusal and collaborative proxy-tasKs lEarning for Semi-Supervised Domain Adaptation [20.589323508870592]
  半教師付きドメイン適応(SSDA)は、ソースドメインデータとラベル付きターゲットサンプルを効果的に活用することにより、学習者を新しいドメインに適応させる。 提案手法は,SSDAデータセットの有効性と汎用性の観点から,SOTA法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T16:48:28Z)
• MADAv2: Advanced Multi-Anchor Based Active Domain Adaptation Segmentation [98.09845149258972]
  セマンティックセグメンテーションタスクに関するドメイン適応を支援するために,アクティブなサンプル選択を導入する。 これらのサンプルを手動でアノテートする作業量が少ないため、ターゲット領域分布の歪みを効果的に緩和することができる。 長期分布問題を緩和するために、強力な半教師付きドメイン適応戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T07:55:22Z)
• Divide and Contrast: Source-free Domain Adaptation via Adaptive Contrastive Learning [122.62311703151215]
  Divide and Contrast (DaC) は、それぞれの制限を回避しつつ、両方の世界の善良な端を接続することを目的としている。 DaCは、ターゲットデータをソースライクなサンプルとターゲット固有なサンプルに分割する。 さらに、ソースライクなドメインと、メモリバンクベースの最大平均離散性(MMD)損失を用いて、ターゲット固有のサンプルとを整合させて、分散ミスマッチを低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T09:21:49Z)
• Learning Invariant Representations and Risks for Semi-supervised Domain Adaptation [109.73983088432364]
  半教師付きドメイン適応(Semi-DA)の設定の下で不変表現とリスクを同時に学習することを目的とした最初の手法を提案する。 共同で textbfLearning textbfInvariant textbfRepresentations と textbfRisks の LIRR アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T15:42:35Z)
• Adaptively-Accumulated Knowledge Transfer for Partial Domain Adaptation [66.74638960925854]
  部分ドメイン適応(PDA)は、ソースドメインラベル空間がターゲットドメインを置き換えるとき、現実的で困難な問題を扱う。 本稿では,2つの領域にまたがる関連カテゴリを整合させる適応的知識伝達フレームワーク(A$2KT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T00:53:43Z)
• Universal Source-Free Domain Adaptation [57.37520645827318]
  ドメイン適応のための新しい2段階学習プロセスを提案する。 Procurementの段階では、今後のカテゴリギャップやドメインシフトに関する事前知識を前提とせず、将来的なソースフリーデプロイメントのためのモデルの提供を目標としています。 Deploymentの段階では、幅広いカテゴリギャップをまたいで動作可能な統一適応アルゴリズムを設計することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T07:26:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。