論文の概要: Domain Adaptation Using Pseudo Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06809v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 03:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:18:56.025878
• Title: Domain Adaptation Using Pseudo Labels
• Title（参考訳）: 擬似ラベルを用いたドメイン適応
• Authors: Sachin Chhabra, Hemanth Venkateswara and Baoxin Li
• Abstract要約: ラベル付き対象データがない場合、教師なしのドメイン適応アプローチは、ソースとターゲットドメインの限界分布を整合させようとする。 我々は,複数段階の擬似ラベル修正手法を用いて,対象ドメインの正確なラベルを決定するために事前訓練ネットワークをデプロイする。 複数のデータセットに対する結果から, 複雑な最先端技術と比較して, 簡単な手順の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.79672078512152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the absence of labeled target data, unsupervised domain adaptation approaches seek to align the marginal distributions of the source and target domains in order to train a classifier for the target. Unsupervised domain alignment procedures are category-agnostic and end up misaligning the categories. We address this problem by deploying a pretrained network to determine accurate labels for the target domain using a multi-stage pseudo-label refinement procedure. The filters are based on the confidence, distance (conformity), and consistency of the pseudo labels. Our results on multiple datasets demonstrate the effectiveness of our simple procedure in comparison with complex state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きターゲットデータがない場合、教師なしのドメイン適応アプローチは、ターゲットの分類器を訓練するために、ソースとターゲットドメインの限界分布を調整することを求める。 教師なしドメインアライメント手順はカテゴリに依存しず、最終的にカテゴリを誤認する。 我々は,複数段階の擬似ラベル修正手法を用いて,対象ドメインの正確なラベルを決定するために事前学習ネットワークを配置することでこの問題に対処する。 フィルタは疑似ラベルの信頼性、距離(整合性)、一貫性に基づいている。 複数のデータセットに対する結果から, 複雑な最先端技術と比較して, 簡単な手順の有効性が示された。

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