論文の概要: Temporal Source Recovery for Time-Series Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19635v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 09:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:58:59.432073
• Title: Temporal Source Recovery for Time-Series Source-Free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 時系列非教師なし領域適応のための時間的ソース復元
• Authors: Yucheng Wang, Peiliang Gong, Min Wu, Felix Ott, Xiaoli Li, Lihua Xie, Zhenghua Chen,
• Abstract要約: テンポラルソースリカバリ(TemSR)は、ソース固有の設計を必要とせずに、効率的な時系列SFUDAの時間依存性を転送するフレームワークである。 TemSRは、マスキング、リカバリ、最適化を活用して、ソース時間依存性を回復したソース風のディストリビューションを生成するリカバリプロセスを備えている。 複数のTSタスクにまたがる実験は、ソースドメイン設計を必要とする既存のTS-SFUDAメソッドを超越したTemSRの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.437455399143246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA) has gained popularity for its ability to adapt pretrained models to target domains without accessing source domains, ensuring source data privacy. While SFUDA is well-developed in visual tasks, its application to Time-Series SFUDA (TS-SFUDA) remains limited due to the challenge of transferring crucial temporal dependencies across domains. Although a few researchers begin to explore this area, they rely on specific source domain designs, which are impractical as source data owners cannot be expected to follow particular pretraining protocols. To solve this, we propose Temporal Source Recovery (TemSR), a framework that transfers temporal dependencies for effective TS-SFUDA without requiring source-specific designs. TemSR features a recovery process that leverages masking, recovery, and optimization to generate a source-like distribution with recovered source temporal dependencies. To ensure effective recovery, we further design segment-based regularization to restore local dependencies and anchor-based recovery diversity maximization to enhance the diversity of the source-like distribution. The source-like distribution is then adapted to the target domain using traditional UDA techniques. Extensive experiments across multiple TS tasks demonstrate the effectiveness of TemSR, even surpassing existing TS-SFUDA method that requires source domain designs. Code is available in https://github.com/Frank-Wang-oss/TemSR.
• Abstract（参考訳）: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)は、ソースドメインにアクセスすることなく、トレーニング済みモデルをターゲットドメインに適応し、ソースデータのプライバシを確保する能力で人気を集めている。 SFUDAは視覚的なタスクでよく開発されているが、ドメイン間で重要な時間的依存関係を転送することの難しさから、時系列SFUDA(TS-SFUDA)への応用は制限されている。 少数の研究者がこの領域を探求し始めたが、特定のソースドメイン設計に依存しており、ソースデータ所有者は特定の事前学習プロトコルに従うことが期待できないため、現実的ではない。 そこで本稿では,効率的なTS-SFUDAの時間依存性をソース固有の設計を必要とせずに転送するフレームワークであるTemSRを提案する。 TemSRは、マスキング、リカバリ、最適化を活用して、ソース時間依存性を回復したソース風のディストリビューションを生成するリカバリプロセスを備えている。 効率的な回復を確保するため,局所的な依存関係を復元するためのセグメントベース正規化と,ソースライクな分布の多様性を高めるためにアンカーベースリカバリの多様性の最大化を更に設計する。 ソースライクな分布は、従来のUDA技術を使用してターゲットドメインに適合する。 複数のTSタスクにわたる大規模な実験は、ソースドメイン設計を必要とする既存のTS-SFUDAメソッドを超越したTemSRの有効性を示す。 コードはhttps://github.com/Frank-Wang-oss/TemSRで入手できる。

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