論文の概要: Rethinking Domain Generalization: Discriminability and Generalizability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16483v3
• Date: Mon, 29 Jul 2024 10:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:46:55.592711
• Title: Rethinking Domain Generalization: Discriminability and Generalizability
• Title（参考訳）: ドメインの一般化を再考する:識別可能性と一般化可能性
• Authors: Shaocong Long, Qianyu Zhou, Chenhao Ying, Lizhuang Ma, Yuan Luo,
• Abstract要約: ドメイン一般化(DG)は、優れた識別可能性を維持しつつ、強力な一般化性を持つ堅牢なモデルを開発する。 DMDA(Distriminative Microscopic Distribution Alignment)という新しいフレームワークを提案する。 DMDAはSelective Channel Pruning(SCP)とMicro-level Distribution Alignment(MDA)の2つのコアコンポーネントを組み込んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.967801550742312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization(DG) endeavors to develop robust models that possess strong generalizability while preserving excellent discriminability. Nonetheless, pivotal DG techniques tend to improve the feature generalizability by learning domain-invariant representations, inadvertently overlooking the feature discriminability. On the one hand, the simultaneous attainment of generalizability and discriminability of features presents a complex challenge, often entailing inherent contradictions. This challenge becomes particularly pronounced when domain-invariant features manifest reduced discriminability owing to the inclusion of unstable factors, i.e., spurious correlations. On the other hand, prevailing domain-invariant methods can be categorized as category-level alignment, susceptible to discarding indispensable features possessing substantial generalizability and narrowing intra-class variations. To surmount these obstacles, we rethink DG from a new perspective that concurrently imbues features with formidable discriminability and robust generalizability, and present a novel framework, namely, Discriminative Microscopic Distribution Alignment~(DMDA). DMDA incorporates two core components: Selective Channel Pruning~(SCP) and Micro-level Distribution Alignment~(MDA). Concretely, SCP attempts to curtail redundancy within neural networks, prioritizing stable attributes conducive to accurate classification. This approach alleviates the adverse effect of spurious domain invariance and amplifies the feature discriminability. Besides, MDA accentuates micro-level alignment within each class, going beyond mere category-level alignment. Extensive experiments on four benchmark datasets corroborate that DMDA achieves comparable results to state-of-the-art methods in DG, underscoring the efficacy of our method.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は、優れた識別可能性を維持しつつ、強力な一般化性を持つロバストモデルを開発する。 それでも、重要なDG技術は、特徴識別可能性を見越して、ドメイン不変表現を学習することで特徴一般化性を改善する傾向にある。 一方、特徴の一般化可能性と識別可能性の同時達成は、しばしば固有の矛盾を伴う複雑な課題を示す。 この課題は、不安定な要因、すなわち急激な相関を含むことにより、ドメイン不変の特徴が識別性を低下させるときに特に顕著になる。 一方、一般的な領域不変法は、カテゴリーレベルのアライメントに分類することができ、相当な一般化性を持ち、クラス内変動を狭める不必要な特徴を排除できる。 これらの障害を克服するために,我々はDGを,強い差別性と頑健な一般化性を備えた特徴を同時に付与する新たな視点から再考し,新しい枠組み,すなわち識別的微視的分布アライメント~(DMDA)を提案する。 DMDAにはSelective Channel Pruning~(SCP)とMicro-level Distribution Alignment~(MDA)の2つのコアコンポーネントが含まれている。 具体的には、SCPはニューラルネットワーク内での冗長性を緩和し、正確な分類による安定した属性を優先順位付けしようとする。 このアプローチは、急激な領域不変性の悪影響を軽減し、特徴識別性を増幅する。 さらに、MDAは各クラス内のマイクロレベルのアライメントをアクセントし、単なるカテゴリレベルのアライメントを越えている。 DMDAがDGの最先端手法に匹敵する結果を達成し,提案手法の有効性を裏付ける4つのベンチマークデータセットの大規模な実験を行った。

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