論文の概要: AdvST: Revisiting Data Augmentations for Single Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12720v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 17:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 18:58:05.217404
• Title: AdvST: Revisiting Data Augmentations for Single Domain Generalization
• Title（参考訳）: AdvST: 単一ドメインの一般化のためのデータ拡張の再検討
• Authors: Guangtao Zheng, Mengdi Huai, Aidong Zhang
• Abstract要約: 単一ドメインの一般化は、単一のソースドメインのデータを使用して、未知のターゲットドメインシフトに対して堅牢なモデルをトレーニングすることを目的としている。 セマンティクス変換としての学習可能なパラメータによる標準的なデータ拡張は、サンプルの特定のセマンティクスを操作できる。 本稿では,セマンティックス変換を用いたAdversarial Learning(AdvST)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.55487584183931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single domain generalization (SDG) aims to train a robust model against unknown target domain shifts using data from a single source domain. Data augmentation has been proven an effective approach to SDG. However, the utility of standard augmentations, such as translate, or invert, has not been fully exploited in SDG; practically, these augmentations are used as a part of a data preprocessing procedure. Although it is intuitive to use many such augmentations to boost the robustness of a model to out-of-distribution domain shifts, we lack a principled approach to harvest the benefit brought from multiple these augmentations. Here, we conceptualize standard data augmentations with learnable parameters as semantics transformations that can manipulate certain semantics of a sample, such as the geometry or color of an image. Then, we propose Adversarial learning with Semantics Transformations (AdvST) that augments the source domain data with semantics transformations and learns a robust model with the augmented data. We theoretically show that AdvST essentially optimizes a distributionally robust optimization objective defined on a set of semantics distributions induced by the parameters of semantics transformations. We demonstrate that AdvST can produce samples that expand the coverage on target domain data. Compared with the state-of-the-art methods, AdvST, despite being a simple method, is surprisingly competitive and achieves the best average SDG performance on the Digits, PACS, and DomainNet datasets. Our code is available at https://github.com/gtzheng/AdvST.
• Abstract（参考訳）: single domain generalization (sdg) は、単一のソースドメインのデータを使用して、未知のターゲットドメインシフトに対して堅牢なモデルをトレーニングすることを目的としている。 データ拡張はSDGに対する効果的なアプローチであることが証明されている。 しかし、Translateやinvertのような標準拡張の実用性はSDGでは十分に活用されておらず、実際、これらの拡張はデータ前処理の一部として使用される。 このような拡張を,分散領域シフトに対するモデルの堅牢性を高めるために利用するのは直感的ですが,これらの拡張によってもたらされるメリットを享受するための原則的なアプローチには欠けています。 ここでは,学習可能なパラメータを用いた標準データ拡張を,画像の形状や色など,サンプルの特定の意味を操作可能な意味変換として概念化する。 次に,セマンティクス変換によってソースドメインデータを強化し,拡張データを用いて頑健なモデルを学習する,セマンティクス変換(advst)を用いた逆学習を提案する。 理論的には、AdvSTは、セマンティクス変換のパラメータによって誘導されるセマンティクス分布の集合上で定義された分布的に堅牢な最適化目標を本質的に最適化する。 我々はadvstが対象ドメインデータのカバレッジを拡大するサンプルを生成できることを実証する。 最先端のメソッドと比較すると、AdvSTは単純なメソッドであるにもかかわらず驚くほど競争力があり、Digits、PACS、DomainNetデータセット上で最高の平均SDGパフォーマンスを達成する。 私たちのコードはhttps://github.com/gtzheng/AdvST.comで利用可能です。

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