論文の概要: Uncertainty-guided Contrastive Learning for Single Source Domain Generalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07514v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 10:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:05:28.880873
• Title: Uncertainty-guided Contrastive Learning for Single Source Domain Generalisation
• Title（参考訳）: 単一ソース領域一般化のための不確実性誘導型コントラスト学習
• Authors: Anastasios Arsenos and Dimitrios Kollias and Evangelos Petrongonas and Christos Skliros and Stefanos Kollias
• Abstract要約: 本稿では,Contrastive Uncertainty Domain Generalisation Network(CUDGNet)と呼ばれる新しいモデルを紹介する。 鍵となるアイデアは、架空のドメインジェネレータを通じて、入力空間とラベル空間の両方のソース容量を増大させることである。 また,提案手法は,1つのフォワードパスからジェネレータサブネットワークを経由した推論時間における効率的な不確実性推定も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.066451331646395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the context of single domain generalisation, the objective is for models that have been exclusively trained on data from a single domain to demonstrate strong performance when confronted with various unfamiliar domains. In this paper, we introduce a novel model referred to as Contrastive Uncertainty Domain Generalisation Network (CUDGNet). The key idea is to augment the source capacity in both input and label spaces through the fictitious domain generator and jointly learn the domain invariant representation of each class through contrastive learning. Extensive experiments on two Single Source Domain Generalisation (SSDG) datasets demonstrate the effectiveness of our approach, which surpasses the state-of-the-art single-DG methods by up to $7.08\%$. Our method also provides efficient uncertainty estimation at inference time from a single forward pass through the generator subnetwork.
• Abstract（参考訳）: 単一ドメインの一般化の文脈において、目的は単一のドメインのデータにのみ訓練されたモデルであり、様々な不慣れなドメインに直面する際に強いパフォーマンスを示すことである。 本稿では,Contrastive Uncertainty Domain Generalisation Network (CUDGNet)と呼ばれる新しいモデルを紹介する。 鍵となるアイデアは、入力空間とラベル空間の両方のソース容量を架空のドメインジェネレータを通じて拡張し、コントラスト学習を通じて各クラスのドメイン不変表現を共同で学習することである。 2つのSingle Source Domain Generalisation (SSDG)データセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。 また,提案手法は,ジェネレータサブネットワークを経由する単一のフォワードパスから推定時間における効率的な不確実性推定を提供する。

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