論文の概要: Lighter, Better, Faster Multi-Source Domain Adaptation with Gaussian Mixture Models and Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10261v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 03:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 18:12:17.423642
• Title: Lighter, Better, Faster Multi-Source Domain Adaptation with Gaussian Mixture Models and Optimal Transport
• Title（参考訳）: ガウス混合モデルと最適輸送を用いたより軽く、より良く、より高速なマルチソースドメイン適応
• Authors: Eduardo Fernandes Montesuma, Fred Ngolè Mboula, Antoine Souloumiac,
• Abstract要約: 我々は、異種、ラベル付きソース確率測度を異なるラベル付きターゲット測度に適応させるトランスファー学習におけるタスクであるマルチソースドメイン適応(MSDA)に取り組む。 最適輸送(OT)とガウス混合モデル(GMM)に基づくMSDAのための新しいフレームワークを提案する。 画像分類と故障診断の4つのベンチマークで提案手法を実証的に評価し,より高速かつ少ないパラメータを伴いながら,先行技術よりも改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.492296610282042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we tackle Multi-Source Domain Adaptation (MSDA), a task in transfer learning where one adapts multiple heterogeneous, labeled source probability measures towards a different, unlabeled target measure. We propose a novel framework for MSDA, based on Optimal Transport (OT) and Gaussian Mixture Models (GMMs). Our framework has two key advantages. First, OT between GMMs can be solved efficiently via linear programming. Second, it provides a convenient model for supervised learning, especially classification, as components in the GMM can be associated with existing classes. Based on the GMM-OT problem, we propose a novel technique for calculating barycenters of GMMs. Based on this novel algorithm, we propose two new strategies for MSDA: GMM-WBT and GMM-DaDiL. We empirically evaluate our proposed methods on four benchmarks in image classification and fault diagnosis, showing that we improve over the prior art while being faster and involving fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の異種ラベル付きソース確率測度を,異なるラベル付きターゲット測度に適応させるトランスファー学習の課題であるMulti-Source Domain Adaptation(MSDA)に取り組む。 最適輸送(OT)とガウス混合モデル(GMM)に基づくMSDAのための新しいフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークには2つの大きな利点があります。 第一に、GMM間のOTは線形プログラミングによって効率的に解ける。 第2に、GMMのコンポーネントが既存のクラスに関連付けることができるため、教師付き学習、特に分類のための便利なモデルを提供する。 GMM-OT問題に基づいて,GMMのバリセンタを計算する新しい手法を提案する。 このアルゴリズムに基づいて,GMM-WBTとGMM-DaDiLの2つの新しい戦略を提案する。 画像分類と故障診断の4つのベンチマークで提案手法を実証的に評価し,より高速かつ少ないパラメータを伴いながら,先行技術よりも改善したことを示す。

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