論文の概要: Adaptive Cascading Network for Continual Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12240v2
• Date: Tue, 1 Oct 2024 20:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 20:48:00.727534
• Title: Adaptive Cascading Network for Continual Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: 連続テスト時間適応のための適応カスケードネットワーク
• Authors: Kien X. Nguyen, Fengchun Qiao, Xi Peng,
• Abstract要約: そこで本研究では,テスト時に対象ドメインの列に事前学習したソースモデルを適応させることを目標とする連続的なテスト時間適応の問題について検討する。 テストタイムトレーニングの既存の方法には、いくつかの制限がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.718826132518577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of continual test-time adaption where the goal is to adapt a source pre-trained model to a sequence of unlabelled target domains at test time. Existing methods on test-time training suffer from several limitations: (1) Mismatch between the feature extractor and classifier; (2) Interference between the main and self-supervised tasks; (3) Lack of the ability to quickly adapt to the current distribution. In light of these challenges, we propose a cascading paradigm that simultaneously updates the feature extractor and classifier at test time, mitigating the mismatch between them and enabling long-term model adaptation. The pre-training of our model is structured within a meta-learning framework, thereby minimizing the interference between the main and self-supervised tasks and encouraging fast adaptation in the presence of limited unlabelled data. Additionally, we introduce innovative evaluation metrics, average accuracy and forward transfer, to effectively measure the model's adaptation capabilities in dynamic, real-world scenarios. Extensive experiments and ablation studies demonstrate the superiority of our approach in a range of tasks including image classification, text classification, and speech recognition.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,テスト時に対象ドメインの列に事前学習したソースモデルを適応させることを目標とする連続的なテスト時間適応の問題について検討する。 既存のテストタイムトレーニング手法には,(1)特徴抽出器と分類器のミスマッチ,(2)主課題と自己監督タスクの干渉,(3)現在の分布に迅速に適応する能力の欠如など,いくつかの制限がある。 これらの課題を踏まえ、我々は、機能抽出器とクラス化器を同時に更新し、それらの間のミスマッチを緩和し、長期モデル適応を可能にするカスケーディングパラダイムを提案する。 モデルの事前学習はメタラーニングフレームワーク内で構成され、メインタスクと自己監督タスク間の干渉を最小限に抑え、制限のないデータの存在下での迅速な適応を促す。 さらに,動的な実世界のシナリオにおけるモデルの適応能力を効果的に評価するために,革新的な評価指標,平均精度,前方転送を導入する。 画像分類,テキスト分類,音声認識など,幅広い課題において,我々のアプローチの優位性を示す実験とアブレーション研究を行った。

関連論文リスト

• Meta-TTT: A Meta-learning Minimax Framework For Test-Time Training [5.9631503543049895]
  テスト時ドメイン適応は、推論中に制限された未ラベルのターゲットデータに事前訓練されたモデルを適用することを目的とした、困難なタスクである。 本稿では,バッチ正規化レイヤ上でのテスト時間トレーニングを行うためのメタラーニングミニマックスフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:16:05Z)
• Adaptive Rentention & Correction for Continual Learning [114.5656325514408]
  連続学習における一般的な問題は、最新のタスクに対する分類層のバイアスである。 アダプティブ・リテンション・アンド・コレクション (ARC) のアプローチを例に挙げる。 ARCはCIFAR-100とImagenet-Rのデータセットで平均2.7%と2.6%のパフォーマンス向上を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:43:09Z)
• Combating Missing Modalities in Egocentric Videos at Test Time [92.38662956154256]
  現実のアプリケーションは、プライバシの懸念、効率性の必要性、ハードウェアの問題により、不完全なモダリティを伴う問題に直面することが多い。 再トレーニングを必要とせずに,テスト時にこの問題に対処する新しい手法を提案する。 MiDlは、欠落したモダリティをテスト時にのみ扱う、自己管理型のオンラインソリューションとしては初めてのものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T16:01:33Z)
• Adaptive scheduling for adaptive sampling in POS taggers construction [0.27624021966289597]
  音声タグ作成における機械学習の新たな手法として適応的サンプリングのための適応的スケジューリングを提案する。 本研究では,関数モデルとともに幾何学的に学習曲線の形状を分析し,任意のタイミングで学習曲線を増減する。 また,評価の一時的なインフレーションを受けるトレーニングデータベースの領域に注意を払い,サンプリングの堅牢性も向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T15:02:17Z)
• Enhancing cross-domain detection: adaptive class-aware contrastive transformer [15.666766743738531]
  対象領域の不十分なラベルは、クラス不均衡とモデル性能劣化の問題を悪化させる。 逆学習と平均教師フレームワークに基づくクラス対応クロスドメイン検出変換器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T07:11:05Z)
• Towards Robust Continual Learning with Bayesian Adaptive Moment Regularization [51.34904967046097]
  継続的な学習は、モデルが以前に学習した情報を忘れてしまう破滅的な忘れ込みの課題を克服しようとする。 本稿では,パラメータ成長の制約を緩和し,破滅的な忘れを減らし,新しい事前手法を提案する。 以上の結果から, BAdamは, 単頭クラスインクリメンタル実験に挑戦する先行手法に対して, 最先端の性能を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:10:51Z)
• Post-hoc Uncertainty Learning using a Dirichlet Meta-Model [28.522673618527417]
  本研究では,不確実性定量化能力の優れた事前学習モデルを構築するための新しいベイズメタモデルを提案する。 提案手法は追加のトレーニングデータを必要としないため,不確かさの定量化に十分な柔軟性がある。 提案するメタモデルアプローチの柔軟性と,これらのアプリケーションに対する優れた経験的性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T17:34:11Z)
• CAFA: Class-Aware Feature Alignment for Test-Time Adaptation [50.26963784271912]
  テスト時間適応(TTA)は、テスト時にラベルのないデータにモデルを適応させることによって、この問題に対処することを目的としている。 本稿では,クラス認識特徴アライメント(CAFA, Class-Aware Feature Alignment)と呼ばれる単純な機能アライメント損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T03:02:07Z)
• Test-Time Adaptation with Shape Moments for Image Segmentation [16.794050614196916]
  セグメント化のためのテスト時間単オブジェクト適応について検討する。 本稿では,この課題に対処するための形状誘導エントロピー最小化手法を提案する。 我々は, 様々な形状を事前に組み込んで, 可算解への適応を導出する可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T20:47:13Z)
• MT3: Meta Test-Time Training for Self-Supervised Test-Time Adaption [69.76837484008033]
  ディープラーニングの未解決の問題は、ニューラルネットワークがテスト時間中のドメインシフトに対処する能力である。 メタラーニング、自己監督、テストタイムトレーニングを組み合わせて、目に見えないテスト分布に適応する方法を学びます。 この手法はcifar-10による画像分類ベンチマークの最先端結果を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T09:33:38Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Spatio-Temporal Action Localization [69.12982544509427]
  S時間動作の局所化はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。 本稿では、エンドツーエンドの教師なしドメイン適応アルゴリズムを提案する。 空間的特徴と時間的特徴を別々にあるいは共同的に適応した場合に,顕著な性能向上が達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T04:25:10Z)

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。