論文の概要: Overcoming Negative Transfer by Online Selection: Distant Domain Adaptation for Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17493v1
• Date: Sat, 25 May 2024 07:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 00:00:30.043135
• Title: Overcoming Negative Transfer by Online Selection: Distant Domain Adaptation for Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: オンライン選択によるネガティブトランスファーの克服:障害診断のための遠隔ドメイン適応
• Authors: Ziyan Wang, Mohamed Ragab, Wenmian Yang, Min Wu, Sinno Jialin Pan, Jie Zhang, Zhenghua Chen,
• Abstract要約: 遠距離領域適応問題」という用語は、ラベル付きソースドメインからラベル付き未ラベルのターゲットドメインへの適応の難しさを記述している。 この問題は、ソースドメインからの外部知識がターゲットドメインのパフォーマンスに悪影響を及ぼす、負の転送のリスクを示す。 この課題に対応するために、我々は、新しいオンライン選択適応(OSAA)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.85741244467877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) has achieved remarkable success in fault diagnosis, bringing significant benefits to diverse industrial applications. While most UDA methods focus on cross-working condition scenarios where the source and target domains are notably similar, real-world applications often grapple with severe domain shifts. We coin the term `distant domain adaptation problem' to describe the challenge of adapting from a labeled source domain to a significantly disparate unlabeled target domain. This problem exhibits the risk of negative transfer, where extraneous knowledge from the source domain adversely affects the target domain performance. Unfortunately, conventional UDA methods often falter in mitigating this negative transfer, leading to suboptimal performance. In response to this challenge, we propose a novel Online Selective Adversarial Alignment (OSAA) approach. Central to OSAA is its ability to dynamically identify and exclude distant source samples via an online gradient masking approach, focusing primarily on source samples that closely resemble the target samples. Furthermore, recognizing the inherent complexities in bridging the source and target domains, we construct an intermediate domain to act as a transitional domain and ease the adaptation process. Lastly, we develop a class-conditional adversarial adaptation to address the label distribution disparities while learning domain invariant representation to account for potential label distribution disparities between the domains. Through detailed experiments and ablation studies on two real-world datasets, we validate the superior performance of the OSAA method over state-of-the-art methods, underscoring its significant utility in practical scenarios with severe domain shifts.
• Abstract（参考訳）: 非教師なし領域適応(UDA)は異常診断において顕著に成功し、多様な産業用途に多大な利益をもたらした。 ほとんどのUDAメソッドは、ソースとターゲットドメインが特に類似しているクロスワーク状態のシナリオにフォーカスするが、現実世界のアプリケーションは、厳しいドメインシフトに悩まされることが多い。 我々は、ラベル付きソースドメインからラベル付き未ラベルのターゲットドメインへの適応の難しさを表現するために、「距離付きドメイン適応問題」という用語を作成した。 この問題は、ソースドメインからの外部知識がターゲットドメインのパフォーマンスに悪影響を及ぼす、負の転送のリスクを示す。 残念なことに、従来のUDA法は、しばしばこの負の移動を軽減し、最適以下の性能をもたらす。 この課題に対応するために、我々は、新しいオンライン選択適応(OSAA)アプローチを提案する。 OSAAの中心は、オンライン勾配マスキングアプローチを通じて、ターゲットのサンプルによく似たソースサンプルに焦点をあてて、遠隔のサンプルを動的に識別し排除する能力である。 さらに、ソースおよびターゲットドメインをブリッジする際の固有の複雑さを認識し、中間ドメインを構築し、遷移ドメインとして機能し、適応プロセスを容易にする。 最後に,各ドメイン間の潜在的なラベル分布の相違を考慮に入れたドメイン不変表現を学習しながら,ラベル分布の相違に対処するクラス条件逆適応を開発する。 2つの実世界のデータセットに関する詳細な実験とアブレーション研究を通じて、OSAA法が最先端の手法よりも優れていることを検証する。

関連論文リスト

• Dynamic Domain Discrepancy Adjustment for Active Multi-Domain Adaptation [3.367755441623275]
  マルチソースアン教師付きドメイン適応(MUDA)は、関連するソースドメインから未ラベルのターゲットドメインに知識を転送することを目的としている。 アクティブマルチドメイン適応(D3AAMDA)のための動的ドメイン不一致適応法(Dynamic Domain Disrepancy Adjustment)を提案する。 このメカニズムは、ソースドメインとターゲットドメイン間の特徴のアライメントレベルを制御し、ソースドメイン内のローカルな有利な特徴情報を効果的に活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T09:40:19Z)
• AVATAR: Adversarial self-superVised domain Adaptation network for TARget domain [11.764601181046496]
  本稿では,未ラベル対象領域データの予測のための教師なし領域適応(UDA)手法を提案する。 本稿では,AVATAR(Adversarial Self-superVised Domain Adaptation Network for the TARget domain)アルゴリズムを提案する。 提案手法は,3つのUDAベンチマークにおいて,最先端の手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T20:31:56Z)
• Cyclically Disentangled Feature Translation for Face Anti-spoofing [61.70377630461084]
  循環不整合特徴変換ネットワーク(CDFTN)と呼ばれる新しい領域適応手法を提案する。 CDFTNは、(1)ソースドメイン不変の生長特徴と2)ドメイン固有のコンテンツ特徴とを持つ擬似ラベル付きサンプルを生成する。 ソースドメインラベルの監督の下で、合成擬似ラベル付き画像に基づいてロバスト分類器を訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T14:12:34Z)
• Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation [197.9378107222422]
  教師なしドメイン適応(UDA)はコンピュータビジョンコミュニティにおいて重要なトピックである。 ドメインに依存しない事前学習(DAP)を用いてドメイン間表現学習を規則化する機構を提案する。 我々の研究は、UDAがより良いプロキシ、おそらく他のデータモダリティの恩恵を受けていることを明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T09:13:25Z)
• Decompose to Adapt: Cross-domain Object Detection via Feature Disentanglement [79.2994130944482]
  本研究では,DDF(Domain Disentanglement Faster-RCNN)を設計し,タスク学習のための特徴のソース固有情報を排除した。 DDF法は,グローバルトリプルト・ディアンタングルメント(GTD)モジュールとインスタンス類似性・ディアンタングルメント(ISD)モジュールを用いて,グローバルおよびローカルステージでの機能ディアンタングルを容易にする。 提案手法は,4つのUDAオブジェクト検出タスクにおいて最先端の手法より優れており,広い適用性で有効であることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T05:43:01Z)
• Joint Distribution Alignment via Adversarial Learning for Domain Adaptive Object Detection [11.262560426527818]
  教師なしのドメイン適応オブジェクト検出は、リッチラベル付きデータで訓練された元のソースドメインから、ラベルなしデータで新しいターゲットドメインに適応することを目的としている。 近年、主流のアプローチは、敵対的学習を通じてこのタスクを実行するが、それでも2つの制限に悩まされている。 上記の課題に対処するために,JADF(Joint Adaptive Detection framework)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T00:27:08Z)
• Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation for Effective Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification [87.72851934197936]
  Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (ReID) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへ知識を転送することを目的としている。 ひとつの課題は、トレーニング用に信頼できるラベルでターゲットドメインサンプルを生成する方法だ。 ディスタングルメントに基づくクロスドメイン機能拡張戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T15:28:41Z)
• Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation [34.81203184926791]
  半教師付きドメイン適応(SSDA)問題の新しい設定について検討する。 我々の枠組みは3つのスキーム、すなわちアトラクション、摂動、探索から構成される。 提案手法は,全データセットの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T09:26:25Z)
• Domain Conditioned Adaptation Network [90.63261870610211]
  本稿では,ドメイン条件付きチャネルアテンション機構を用いて,異なる畳み込みチャネルを励起するドメイン条件適応ネットワーク(DCAN)を提案する。 これは、ディープDAネットワークのドメインワイドな畳み込みチャネルアクティベーションを探求する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T04:23:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。