論文の概要: Cross-Domain Feature Augmentation for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08586v1
• Date: Tue, 14 May 2024 13:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:08:58.056889
• Title: Cross-Domain Feature Augmentation for Domain Generalization
• Title（参考訳）: ドメイン一般化のためのクロスドメイン機能拡張
• Authors: Yingnan Liu, Yingtian Zou, Rui Qiao, Fusheng Liu, Mong Li Lee, Wynne Hsu,
• Abstract要約: 本稿では,XDomainMix というクロスドメイン機能拡張手法を提案する。 広範に使用されているベンチマークデータセットの実験により,提案手法が最先端の性能を達成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.174824932970004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Domain generalization aims to develop models that are robust to distribution shifts. Existing methods focus on learning invariance across domains to enhance model robustness, and data augmentation has been widely used to learn invariant predictors, with most methods performing augmentation in the input space. However, augmentation in the input space has limited diversity whereas in the feature space is more versatile and has shown promising results. Nonetheless, feature semantics is seldom considered and existing feature augmentation methods suffer from a limited variety of augmented features. We decompose features into class-generic, class-specific, domain-generic, and domain-specific components. We propose a cross-domain feature augmentation method named XDomainMix that enables us to increase sample diversity while emphasizing the learning of invariant representations to achieve domain generalization. Experiments on widely used benchmark datasets demonstrate that our proposed method is able to achieve state-of-the-art performance. Quantitative analysis indicates that our feature augmentation approach facilitates the learning of effective models that are invariant across different domains.
• Abstract（参考訳）: ドメインの一般化は、分散シフトに対して堅牢なモデルを開発することを目的としている。 既存の手法はモデルの堅牢性を高めるためにドメイン間の不変性学習に重点を置いており、データ拡張は不変予測器の学習に広く用いられており、ほとんどの手法は入力空間で拡張を行う。 しかし、入力空間における拡張は多様性に制限があるのに対して、特徴空間における拡張はより汎用的であり、有望な結果を示している。 それでも、機能セマンティクスはめったに考慮されず、既存の機能拡張メソッドは、限られた種類の機能拡張に悩まされる。 機能をクラスジェネリック、クラス固有の、ドメインジェネリック、ドメイン固有のコンポーネントに分解します。 ドメインの一般化を実現するために不変表現の学習を強調しつつ,サンプルの多様性を高めることができるXDomainMixというクロスドメイン機能拡張手法を提案する。 広範に使用されているベンチマークデータセットの実験により,提案手法が最先端の性能を達成できることが実証された。 定量的分析により,我々の特徴増強アプローチは,異なる領域にまたがって不変な有効モデルの学習を促進することが示唆された。

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