論文の概要: UFDA: Universal Federated Domain Adaptation with Practical Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15570v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 06:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 16:51:01.318644
• Title: UFDA: Universal Federated Domain Adaptation with Practical Assumptions
• Title（参考訳）: ufda: 実用的な仮定によるユニバーサルフェデレーションドメイン適応
• Authors: Xinhui Liu, Zhenghao Chen, Luping Zhou, Dong Xu, Wei Xi, Gairui Bai, Yihan Zhao, and Jizhong Zhao
• Abstract要約: 我々は、Universal Federated Domain Adaptation (UFDA)というより実践的なシナリオを提案する。 ブラックボックスモデルと各ソースドメインのラベルセット情報のみを必要とするが、異なるソースドメインのラベルセットは一貫性がない可能性がある。 これはFDAの仮定を緩和するもので、現実のケースで会うことはしばしば困難であり、モデルのセキュリティを低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.06684706053823
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Conventional Federated Domain Adaptation (FDA) approaches usually demand an abundance of assumptions, such as label set consistency, which makes them significantly less feasible for real-world situations and introduces security hazards. In this work, we propose a more practical scenario named Universal Federated Domain Adaptation (UFDA). It only requires the black-box model and the label set information of each source domain, while the label sets of different source domains could be inconsistent and the target-domain label set is totally blind. This relaxes the assumptions made by FDA, which are often challenging to meet in real-world cases and diminish model security. To address the UFDA scenario, we propose a corresponding framework called Hot-Learning with Contrastive Label Disambiguation (HCLD), which tackles UFDA's domain shifts and category gaps problem by using one-hot outputs from the black-box models of various source domains. Moreover, to better distinguish the shared and unknown classes, we further present a cluster-level strategy named Mutual-Voting Decision (MVD) to extract robust consensus knowledge across peer classes from both source and target domains. The extensive experiments on three benchmarks demonstrate that our HCLD achieves comparable performance for our UFDA scenario with much fewer assumptions, compared to the previous methodologies with many additional assumptions.
• Abstract（参考訳）: 従来のフェデレーションドメイン適応(fda)アプローチは通常、ラベルセットの一貫性など、多くの仮定を要求する。 本研究では,UFDA(Universal Federated Domain Adaptation)という,より実践的なシナリオを提案する。 ブラックボックスモデルと各ソースドメインのラベルセット情報のみを必要とするが、異なるソースドメインのラベルセットは一貫性がなく、ターゲットドメインのラベルセットは完全に盲目である。 これはFDAの仮定を緩和するもので、現実のケースで会うことはしばしば困難であり、モデルのセキュリティを低下させる。 UFDAのシナリオに対処するために、さまざまなソースドメインのブラックボックスモデルからの1ホットアウトプットを使用することで、UFDAのドメインシフトとカテゴリギャップ問題に対処する、HCLD(Hot-Learning with Contrastive Label Disambiguation)という対応するフレームワークを提案する。 さらに、共有クラスと未知クラスをよりよく区別するために、Mutual-Voting Decision (MVD) と呼ばれるクラスタレベルの戦略を提案し、ソースドメインとターゲットドメインの両方からピアクラス間で堅牢なコンセンサス知識を抽出する。 3つのベンチマークに関する広範囲な実験により、我々のhcldは、我々のufdaシナリオに比較して、より少ない仮定で同等のパフォーマンスを達成できることが示されました。

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