論文の概要: FMDA-OT: Federated Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06599v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 20:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:08:54.321877
• Title: FMDA-OT: Federated Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport
• Title（参考訳）: FMDA-OT: 最適輸送による多ソースドメイン適応
• Authors: Omar Ghannou, Younès Bennani,
• Abstract要約: マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数のラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応させることを目的としている。 本稿では,2つの適応フェーズからなる協調型MDAフレームワークとして,我々のアプローチを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-source Domain Adaptation (MDA) aims to adapt models trained on multiple labeled source domains to an unlabeled target domain. In this paper, we introduce our approach as a collaborative MDA framework, which comprises two adaptation phases. Firstly, we conduct domain adaptation for each source individually with the target, utilizing optimal transport. Then, in the second phase, which constitutes the final part of the framework, we design the architecture of centralized federated learning to collaborate the N models representing the N sources. This architecture offers the advantage of using the sources without accessing their data, thus resolving data privacy issues inherent in domain adaptation. Additionally, during this phase, the server guides and fine-tunes the adaptation using a small number of pseudo-labeled samples available in the target domain, referred to as the target validation subset of the dataset.
• Abstract（参考訳）: マルチソースドメイン適応(MDA)は、複数のラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルをラベルなしのターゲットドメインに適応させることを目的としている。 本稿では,2つの適応フェーズからなる協調型MDAフレームワークとして,我々のアプローチを紹介する。 まず、最適輸送を利用して、各ソースに対して個別にドメイン適応を行う。 そして、フレームワークの最終部分を構成する第2フェーズにおいて、N ソースを表す N モデルと協調する集中型フェデレーション学習のアーキテクチャを設計する。 このアーキテクチャは、データにアクセスせずにソースを使用することで、ドメイン適応に固有のデータのプライバシ問題を解消する利点を提供します。 さらに、このフェーズでは、サーバはターゲットドメインで利用可能な少数の擬似ラベル付きサンプルを使用して、データセットのターゲットバリデーションサブセットとして、適応をガイドし、微調整する。

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