論文の概要: Source-Free Domain-Invariant Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02209v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 03:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 14:45:49.783578
• Title: Source-Free Domain-Invariant Performance Prediction
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン不変性能予測
• Authors: Ekaterina Khramtsova, Mahsa Baktashmotlagh, Guido Zuccon, Xi Wang, Mathieu Salzmann,
• Abstract要約: 本研究では,不確実性に基づく推定を主軸としたソースフリー手法を提案する。 オブジェクト認識データセットのベンチマーク実験により、既存のソースベースの手法は、限られたソースサンプルの可用性で不足していることが判明した。 提案手法は,現在の最先端のソースフリーおよびソースベース手法よりも優れており,ドメイン不変性能推定の有効性が確認されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.39031800809553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately estimating model performance poses a significant challenge, particularly in scenarios where the source and target domains follow different data distributions. Most existing performance prediction methods heavily rely on the source data in their estimation process, limiting their applicability in a more realistic setting where only the trained model is accessible. The few methods that do not require source data exhibit considerably inferior performance. In this work, we propose a source-free approach centred on uncertainty-based estimation, using a generative model for calibration in the absence of source data. We establish connections between our approach for unsupervised calibration and temperature scaling. We then employ a gradient-based strategy to evaluate the correctness of the calibrated predictions. Our experiments on benchmark object recognition datasets reveal that existing source-based methods fall short with limited source sample availability. Furthermore, our approach significantly outperforms the current state-of-the-art source-free and source-based methods, affirming its effectiveness in domain-invariant performance estimation.
• Abstract（参考訳）: 特にソースとターゲットドメインが異なるデータ分散に従うシナリオでは、モデルのパフォーマンスを正確に見積もることが大きな課題となる。 既存のパフォーマンス予測手法の多くは、推定プロセスのソースデータに大きく依存しており、トレーニングされたモデルのみがアクセス可能なより現実的な環境での適用性を制限する。 ソースデータを必要としない数少ない方法は、かなり性能が劣っている。 本研究では,不確実性に基づく推定を主軸としたソースフリー手法を提案する。 我々は,非教師なしキャリブレーションと温度スケーリングの連携を確立する。 次に、偏差予測の正しさを評価するために勾配に基づく戦略を用いる。 オブジェクト認識データセットのベンチマーク実験により、既存のソースベースの手法は、限られたソースサンプルの可用性で不足していることが判明した。 さらに,提案手法は,現在の最先端のソースフリーおよびソースベース手法よりも優れており,ドメイン不変性能推定の有効性が確認されている。

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