論文の概要: Make the U in UDA Matter: Invariant Consistency Learning for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12742v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 03:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:06:56.179757
• Title: Make the U in UDA Matter: Invariant Consistency Learning for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: UDAにおけるUを作る: 教師なしドメイン適応のための不変一貫性学習
• Authors: Zhongqi Yue, Hanwang Zhang, Qianru Sun
• Abstract要約: ICON (Invariant Consistency Learning) の略。 我々は2つの領域に等しくの地位を与えることで、教師なしDAのUを作成することを提案する。 ICON は古典的な UDA ベンチマークである Office-Home と VisDA-2017 で最先端のパフォーマンスを実現し、挑戦的な WILDS 2.0 ベンチマークでは従来の方法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.61336696914447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain Adaptation (DA) is always challenged by the spurious correlation between domain-invariant features (e.g., class identity) and domain-specific features (e.g., environment) that does not generalize to the target domain. Unfortunately, even enriched with additional unsupervised target domains, existing Unsupervised DA (UDA) methods still suffer from it. This is because the source domain supervision only considers the target domain samples as auxiliary data (e.g., by pseudo-labeling), yet the inherent distribution in the target domain -- where the valuable de-correlation clues hide -- is disregarded. We propose to make the U in UDA matter by giving equal status to the two domains. Specifically, we learn an invariant classifier whose prediction is simultaneously consistent with the labels in the source domain and clusters in the target domain, hence the spurious correlation inconsistent in the target domain is removed. We dub our approach "Invariant CONsistency learning" (ICON). Extensive experiments show that ICON achieves the state-of-the-art performance on the classic UDA benchmarks: Office-Home and VisDA-2017, and outperforms all the conventional methods on the challenging WILDS 2.0 benchmark. Codes are in https://github.com/yue-zhongqi/ICON.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応(da)は常に、対象ドメインに一般化しないドメイン不変特徴(例えば、クラスid)とドメイン固有特徴(例えば、環境)との散発的な相関によって挑戦される。 残念ながら、教師なしのターゲットドメインが加わったとしても、既存の教師なしDA(Unsupervised DA)メソッドはそれに苦しむ。 これは、ソースドメインの監督がターゲットドメインのサンプルを補助データ(例:擬似ラベル付け)としてのみ考慮しているが、ターゲットドメインの固有の分布 -- 重要なデコリレーションの手がかりが隠されている -- は無視されているためである。 2つのドメインに等しい地位を与えることで、UDAにおけるUの実現を提案する。 具体的には、ソースドメイン内のラベルとターゲットドメイン内のクラスタとの同時一致を予測した不変な分類器を学習し、ターゲットドメイン内の急激な相関を除去する。 不変一貫性学習(invariant consistency learning, icon)と呼ぶ。 大規模な実験により、ICON は古典的な UDA ベンチマークである Office-Home と VisDA-2017 で最先端のパフォーマンスを達成し、挑戦的な WILDS 2.0 ベンチマークで従来の手法を上回ります。 コードはhttps://github.com/yue-zhongqi/ICON。

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