論文の概要: Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13847v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 09:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:28:52.686776
• Title: Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models
• Title（参考訳）: ガウス混合モデルによるドメイン適応のための最適輸送
• Authors: Eduardo Fernandes Montesuma, Fred Maurice Ngolè Mboula, Antoine Souloumiac,
• Abstract要約: 本稿では,ガウス混合モデルを用いてデータ分布をモデル化する手法を提案する。 最適なトランスポートソリューションは、ソースとターゲットドメインの混合コンポーネントのマッチングを提供します。 断層診断における2つの領域適応ベンチマークを用いて,本手法の最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.292229955481438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we explore domain adaptation through optimal transport. We propose a novel approach, where we model the data distributions through Gaussian mixture models. This strategy allows us to solve continuous optimal transport through an equivalent discrete problem. The optimal transport solution gives us a matching between source and target domain mixture components. From this matching, we can map data points between domains, or transfer the labels from the source domain components towards the target domain. We experiment with 2 domain adaptation benchmarks in fault diagnosis, showing that our methods have state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最適輸送による領域適応について検討する。 本稿では,ガウス混合モデルを用いてデータ分布をモデル化する手法を提案する。 この戦略により、等価な離散的な問題を通じて連続的な最適輸送を解くことができる。 最適なトランスポートソリューションは、ソースとターゲットドメインの混合コンポーネントのマッチングを提供します。 このマッチングから、ドメイン間でデータポイントをマッピングしたり、ソースドメインコンポーネントからターゲットドメインへラベルを転送したりできます。 断層診断における2つの領域適応ベンチマークを用いて,本手法の最先端性能を示す。

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