論文の概要: A Class-aware Optimal Transport Approach with Higher-Order Moment Matching for Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15952v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 08:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:42:06.859282
• Title: A Class-aware Optimal Transport Approach with Higher-Order Moment Matching for Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 教師なし領域適応のための高次モーメントマッチングを用いたクラスアウェア最適輸送手法
• Authors: Tuan Nguyen, Van Nguyen, Trung Le, He Zhao, Quan Hung Tran, Dinh Phung
• Abstract要約: Unsupervised domain adapt (UDA) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 本稿では,クラス対応最適輸送(OT)と呼ばれる新しい手法を導入し,ソースのクラス条件分布上の分布間のOT距離を計測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.712557972990034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to transfer knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain. In this paper, we introduce a novel approach called class-aware optimal transport (OT), which measures the OT distance between a distribution over the source class-conditional distributions and a mixture of source and target data distribution. Our class-aware OT leverages a cost function that determines the matching extent between a given data example and a source class-conditional distribution. By optimizing this cost function, we find the optimal matching between target examples and source class-conditional distributions, effectively addressing the data and label shifts that occur between the two domains. To handle the class-aware OT efficiently, we propose an amortization solution that employs deep neural networks to formulate the transportation probabilities and the cost function. Additionally, we propose minimizing class-aware Higher-order Moment Matching (HMM) to align the corresponding class regions on the source and target domains. The class-aware HMM component offers an economical computational approach for accurately evaluating the HMM distance between the two distributions. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our proposed method significantly outperforms existing state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: unsupervised domain adaptation (uda) はラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 本稿では,ソースクラス条件分布上の分布と,ソースとターゲットデータ分布の混合とのOT距離を計測する,クラス対応最適輸送(OT)という新しい手法を提案する。 我々のクラス認識OTは、与えられたデータ例とソースのクラス条件分布とのマッチング範囲を決定するコスト関数を活用する。 このコスト関数を最適化することにより、ターゲットの例とソースのクラス条件分布の最適マッチングを見つけ、2つのドメイン間で発生するデータとラベルのシフトに効果的に対処する。 クラス認識OTを効率的に処理するために、ディープニューラルネットワークを用いて輸送確率とコスト関数を定式化するアモータイズソリューションを提案する。 さらに,クラス対応高次モーメントマッチング(HMM)を最小化して,ソースおよびターゲットドメイン上の対応するクラス領域を整列する手法を提案する。 クラス認識型HMMコンポーネントは、2つの分布間のHMM距離を正確に評価するための経済計算手法を提供する。 ベンチマークデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法が既存の最先端ベースラインを大きく上回ることを示した。

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