論文の概要: Domain Adversarial Active Learning for Domain Generalization
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06174v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 10:59:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 07:17:04.097952
- Title: Domain Adversarial Active Learning for Domain Generalization
Classification
- Title(参考訳): ドメイン一般化分類のためのドメイン逆アクティブラーニング
- Authors: Jianting Chen, Ling Ding, Yunxiao Yang, Zaiyuan Di, and Yang Xiang
- Abstract要約: ドメイン一般化モデルは、ソースドメインデータからクロスドメイン知識を学び、未知のターゲットドメインの性能を改善することを目的としている。
近年の研究では、多種多様なソース・ドメイン・サンプルがドメインの一般化能力を高めることが示されている。
そこで本研究では,ドメイン一般化における分類タスクに対するDAAL(Domain-adversarial Active Learning)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.003401798449337
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain generalization models aim to learn cross-domain knowledge from source
domain data, to improve performance on unknown target domains. Recent research
has demonstrated that diverse and rich source domain samples can enhance domain
generalization capability. This paper argues that the impact of each sample on
the model's generalization ability varies. Despite its small scale, a
high-quality dataset can still attain a certain level of generalization
ability. Motivated by this, we propose a domain-adversarial active learning
(DAAL) algorithm for classification tasks in domain generalization. First, we
analyze that the objective of tasks is to maximize the inter-class distance
within the same domain and minimize the intra-class distance across different
domains. To achieve this objective, we design a domain adversarial selection
method that prioritizes challenging samples. Second, we posit that even in a
converged model, there are subsets of features that lack discriminatory power
within each domain. We attempt to identify these feature subsets and optimize
them by a constraint loss. We validate and analyze our DAAL algorithm on
multiple domain generalization datasets, comparing it with various domain
generalization algorithms and active learning algorithms. Our results
demonstrate that the DAAL algorithm can achieve strong generalization ability
with fewer data resources, thereby reducing data annotation costs in domain
generalization tasks.
- Abstract(参考訳): ドメイン一般化モデルは、ソースドメインデータからクロスドメイン知識を学び、未知のターゲットドメインの性能を改善することを目的としている。
近年の研究では、多様でリッチなソースドメインサンプルがドメインの一般化能力を高めることが示されている。
本稿では,各サンプルがモデルの一般化能力に与える影響について論じる。
規模は小さいが、高品質なデータセットはある程度の一般化能力を得ることができる。
そこで本研究では,ドメイン一般化における分類タスクに対するDAAL(Domain-adversarial Active Learning)アルゴリズムを提案する。
まず,タスクの目的は同一ドメイン内のクラス間距離を最大化し,異なるドメイン間のクラス間距離を最小化することである。
この目的を達成するために,難解なサンプルを優先するドメイン敵選択法を設計する。
第二に、収束モデルにおいても、各領域に識別力を持たない特徴のサブセットが存在すると仮定する。
これらの機能サブセットを特定し、制約損失によって最適化しようとします。
daalアルゴリズムを複数のドメイン一般化データセット上で検証分析し,様々なドメイン一般化アルゴリズムやアクティブラーニングアルゴリズムと比較した。
その結果、daalアルゴリズムは少ないデータ資源で強力な一般化能力を達成でき、ドメイン一般化タスクにおけるデータアノテーションコストを低減できることがわかった。
関連論文リスト
- Revisiting the Domain Shift and Sample Uncertainty in Multi-source
Active Domain Transfer [69.82229895838577]
Active Domain Adaptation (ADA)は、アノテートするターゲットデータの限られた数を選択することで、新しいターゲットドメインにおけるモデル適応を最大限に向上することを目的としている。
この設定は、複数のソースからトレーニングデータを収集するより実践的なシナリオを無視します。
これは、ADAを単一のソースドメインから複数のソースドメインに拡張する、新しい、挑戦的な知識転送の設定を目標にしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T13:12:21Z) - Domain-aware Triplet loss in Domain Generalization [0.0]
ドメインシフトは、テストとトレーニングデータの分布の相違によって引き起こされる。
ドメイン一般化のためのドメイン認識三重項損失を設計し、モデルが類似のセマンティックな特徴をクラスタリングするのを助ける。
本アルゴリズムは,埋め込み空間におけるドメイン情報を分散するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T14:02:01Z) - Domain Adaptation Principal Component Analysis: base linear method for
learning with out-of-distribution data [55.41644538483948]
ドメイン適応は現代の機械学習において一般的なパラダイムである。
ドメイン適応主成分分析(DAPCA)という手法を提案する。
DAPCAは、領域適応タスクの解決に有用な線形化データ表現を見つける。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-28T21:10:56Z) - Improving Multi-Domain Generalization through Domain Re-labeling [31.636953426159224]
本稿では,事前特定ドメインラベルと一般化性能の関連性について検討する。
マルチドメイン一般化のための一般的なアプローチであるMulDEnsを導入し,ERMをベースとした深層アンサンブルバックボーンを用いた。
我々は、MulDEnsがデータセット固有の拡張戦略やトレーニングプロセスの調整を必要としないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T23:21:50Z) - Failure Modes of Domain Generalization Algorithms [29.772370301145543]
本稿では,ドメイン一般化アルゴリズムの評価フレームワークを提案する。
一般化誤差の最大の寄与要因は,手法,データセット,正規化強度,トレーニング長など多岐にわたる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T20:04:19Z) - Adaptive Domain-Specific Normalization for Generalizable Person
Re-Identification [81.30327016286009]
一般化可能なRe-IDのための適応型ドメイン固有正規化手法(AdsNorm)を提案する。
本研究では,一般化可能人物 Re-ID に対する適応領域特異的正規化手法 (AdsNorm) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T02:54:55Z) - Open Domain Generalization with Domain-Augmented Meta-Learning [83.59952915761141]
オープンドメイン一般化(OpenDG)の新しい実践的問題について研究する。
本稿では,オープンドメイン一般化表現を学ぶためのメタ学習フレームワークを提案する。
種々のマルチドメインデータセットの実験結果から、提案したドメイン拡張メタラーニング(DAML)が、未確認ドメイン認識の先行手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-08T09:12:24Z) - Inferring Latent Domains for Unsupervised Deep Domain Adaptation [54.963823285456925]
Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指す。
本稿では,視覚データセット中の潜在ドメインを自動的に発見することにより,udaの問題に対処する新しい深層アーキテクチャを提案する。
提案手法を公開ベンチマークで評価し,最先端のドメイン適応手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T14:33:33Z) - Model-Based Domain Generalization [96.84818110323518]
本稿では,モデルベースドメイン一般化問題に対する新しいアプローチを提案する。
我々のアルゴリズムは、最新のwildsベンチマークの最先端手法を最大20ポイント上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T00:59:02Z) - Discrepancy Minimization in Domain Generalization with Generative
Nearest Neighbors [13.047289562445242]
ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインでトレーニングされた機械学習モデルが、統計の異なるターゲットドメインでうまく一般化できないという、ドメインシフトの問題を扱う。
シフト対象領域の一般化を保証するのに失敗するソースドメイン全体にわたるドメイン不変表現を学習することにより、ドメイン一般化の問題を解決するために、複数のアプローチが提案されている。
本稿では,GNNDM(Generative Nearest Neighbor Based Discrepancy Minimization)法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T14:54:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。