論文の概要: Crafting Distribution Shifts for Validation and Training in Single Source Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19774v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 20:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:04:05.379673
• Title: Crafting Distribution Shifts for Validation and Training in Single Source Domain Generalization
• Title（参考訳）: 単元領域一般化における検証・訓練のための工法分布シフト
• Authors: Nikos Efthymiadis, Giorgos Tolias, Ondřej Chum,
• Abstract要約: 単一ソースドメインの一般化は、ソースドメインのモデルを学習し、未確認のターゲットドメインにデプロイしようとする。 トレーニング分布に対する検証の標準的な実践は、モデルの一般化能力を正確に反映していない。 我々は、拡張の包括的リストでソースドメインイメージを変換することで、独立した検証セットを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.323285246024518
• License:
• Abstract: Single-source domain generalization attempts to learn a model on a source domain and deploy it to unseen target domains. Limiting access only to source domain data imposes two key challenges - how to train a model that can generalize and how to verify that it does. The standard practice of validation on the training distribution does not accurately reflect the model's generalization ability, while validation on the test distribution is a malpractice to avoid. In this work, we construct an independent validation set by transforming source domain images with a comprehensive list of augmentations, covering a broad spectrum of potential distribution shifts in target domains. We demonstrate a high correlation between validation and test performance for multiple methods and across various datasets. The proposed validation achieves a relative accuracy improvement over the standard validation equal to 15.4% or 1.6% when used for method selection or learning rate tuning, respectively. Furthermore, we introduce a novel family of methods that increase the shape bias through enhanced edge maps. To benefit from the augmentations during training and preserve the independence of the validation set, a k-fold validation process is designed to separate the augmentation types used in training and validation. The method that achieves the best performance on the augmented validation is selected from the proposed family. It achieves state-of-the-art performance on various standard benchmarks. Code at: https://github.com/NikosEfth/crafting-shifts
• Abstract（参考訳）: 単一ソースドメインの一般化は、ソースドメインのモデルを学習し、未確認のターゲットドメインにデプロイしようとする。 ソースドメインデータのみへのアクセスを制限することは、一般化可能なモデルのトレーニング方法と、その検証方法という、2つの重要な課題を課します。 トレーニング分布に対する検証の標準的な実践は、モデルの一般化能力を正確に反映していないが、テスト分布に対する検証は避けるべき誤りである。 本研究では,対象領域における潜在的分布シフトの幅広い範囲を網羅した拡張リストを用いて,ソースドメインイメージを変換して,独立した検証セットを構築する。 複数の手法の検証とテスト性能の相関関係を多種多様なデータセットで示す。 提案したバリデーションは,メソッド選択や学習率チューニングにそれぞれ用いた場合,標準バリデーションよりも15.4%,1.6%の相対的精度向上を実現する。 さらに, エッジマップの強化により形状バイアスを増大させる手法を新たに導入する。 トレーニング中の強化の恩恵を受け、検証セットの独立性を維持するため、トレーニングや検証に使用される拡張タイプを分離するkフォールド検証プロセスが設計されている。 拡張検証における最高の性能を達成する方法は、提案したファミリーから選択される。 様々な標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 Code at: https://github.com/NikosEfth/crafting-shifts

関連論文リスト

• Importance of Disjoint Sampling in Conventional and Transformer Models for Hyperspectral Image Classification [2.1223532600703385]
  本稿では、ハイパースペクトル画像分類(HSIC)タスク上でSOTAモデルをトレーニングするための革新的な不整合サンプリング手法を提案する。 重なりのないトレーニング,検証,テストデータを分離することにより,提案手法は,トレーニングや検証中に露出していないピクセルをどの程度正確に分類できるかを,より公平に評価することができる。 この厳密な手法は、SOTAモデルの発展と、ハイパースペクトルセンサーを用いた大規模陸地マッピングへの実際の応用に欠かせない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T11:40:52Z)
• Open Domain Generalization with a Single Network by Regularization Exploiting Pre-trained Features [37.518025833882334]
  Open Domain Generalization(ODG)は、分散シフトとカテゴリシフトを扱うため、困難なタスクである。 これまでの作業では複数のソース特化ネットワークを使用しており、コストが高い。 本稿では,単一ネットワークのみを用いてODGを処理できる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:22:10Z)
• Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for Zero-Shot Generalization [64.62570402941387]
  テスト領域のギャップを埋めるために、機能分散シフトを最小限にして、テスト時にマルチモーダルプロンプトを適用するために、単一のテストサンプルを使用します。 提案手法は,既存のプロンプト学習技術以上のゼロショットトップ1精度を向上し,ベースラインのMaPLeよりも3.08%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:59:32Z)
• Consistency Regularization for Generalizable Source-free Domain Adaptation [62.654883736925456]
  ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースデータセットにアクセスすることなく、十分にトレーニングされたソースモデルを未学習のターゲットドメインに適応することを目的としている。 既存のSFDAメソッドは、ターゲットのトレーニングセット上で適用されたモデルを評価し、目に見えないが同一の分散テストセットからデータを無視する。 より一般化可能なSFDA法を開発するための整合正則化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:45:53Z)
• 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)
• Source-Free Domain Adaptation via Distribution Estimation [106.48277721860036]
  ドメイン適応は、ラベル付きソースドメインから学んだ知識を、データ分散が異なるラベル付きターゲットドメインに転送することを目的としています。 近年,ソースフリードメイン適応 (Source-Free Domain Adaptation, SFDA) が注目されている。 本研究では,SFDA-DEと呼ばれる新しいフレームワークを提案し,ソース分布推定によるSFDAタスクに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-24T12:22:19Z)
• Leveraging Unlabeled Data to Predict Out-of-Distribution Performance [63.740181251997306]
  実世界の機械学習デプロイメントは、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)ディストリビューションのミスマッチによって特徴づけられる。 本研究では,ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータのみを用いて,対象領域の精度を予測する手法を検討する。 本稿では,モデルの信頼度をしきい値として学習し,精度をラベルなし例のごく一部として予測する実践的手法である平均閾値保持信頼度(ATC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T23:01:12Z)
• Learning Invariant Representations and Risks for Semi-supervised Domain Adaptation [109.73983088432364]
  半教師付きドメイン適応(Semi-DA)の設定の下で不変表現とリスクを同時に学習することを目的とした最初の手法を提案する。 共同で textbfLearning textbfInvariant textbfRepresentations と textbfRisks の LIRR アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T15:42:35Z)

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。