論文の概要: SPA: A Graph Spectral Alignment Perspective for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17594v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 08:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 10:41:58.251431
• Title: SPA: A Graph Spectral Alignment Perspective for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: spa: 領域適応のためのグラフスペクトルアライメント視点
• Authors: Zhiqing Xiao, Haobo Wang, Ying Jin, Lei Feng, Gang Chen, Fei Huang, Junbo Zhao
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、データ分布が異なる特定のターゲットドメインにドメインモデルを拡張するための機械学習における重要な形式である。 それまでのほとんどの研究はドメイン間の転送可能性の獲得に重点を置いていたが、ドメイン内のリッチな構造を見落としている。 トレードオフに対処するための新しいグラフスペクトラルアライメント(SPA)フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.89873161315133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) is a pivotal form in machine learning to extend the in-domain model to the distinctive target domains where the data distributions differ. Most prior works focus on capturing the inter-domain transferability but largely overlook rich intra-domain structures, which empirically results in even worse discriminability. In this work, we introduce a novel graph SPectral Alignment (SPA) framework to tackle the tradeoff. The core of our method is briefly condensed as follows: (i)-by casting the DA problem to graph primitives, SPA composes a coarse graph alignment mechanism with a novel spectral regularizer towards aligning the domain graphs in eigenspaces; (ii)-we further develop a fine-grained message propagation module -- upon a novel neighbor-aware self-training mechanism -- in order for enhanced discriminability in the target domain. On standardized benchmarks, the extensive experiments of SPA demonstrate that its performance has surpassed the existing cutting-edge DA methods. Coupled with dense model analysis, we conclude that our approach indeed possesses superior efficacy, robustness, discriminability, and transferability. Code and data are available at: https://github.com/CrownX/SPA.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、データ分布が異なる特定のターゲットドメインにドメインモデルを拡張するための機械学習における重要な形式である。 ほとんどの先行研究はドメイン間転送可能性の把握に重点を置いているが、リッチなドメイン内構造は見過ごされている。 本稿では,このトレードオフに対処するための新しいグラフスペクトラルアライメント(SPA)フレームワークを提案する。 この手法の核心は、以下のように簡潔に凝縮される。 (i) DA問題をグラフプリミティブにキャストすることにより、SPAは、固有空間におけるドメイングラフの整列化に向けた新しいスペクトル正規化器を備えた粗グラフアライメント機構を構成する。 (II) ターゲットドメインの識別性を高めるため, 隣接する新たな自己学習機構を基盤として, よりきめ細かいメッセージ伝達モジュールをさらに開発する。 標準化されたベンチマークでは、SPAの広範な実験により、その性能が既存の最先端DAメソッドを上回ったことが示されている。 密度モデル解析と組み合わせて,本手法は優れた有効性,堅牢性,識別性,伝達性を有していると結論づける。 コードとデータは、https://github.com/CrownX/SPA.comで入手できる。

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