論文の概要: A Strategy for Label Alignment in Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04722v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 03:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 02:17:53.748562
• Title: A Strategy for Label Alignment in Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおけるラベルアライメントの一手法
• Authors: Xuanrui Zeng,
• Abstract要約: 本研究では,ディープニューラルネットワークに適したラベルアライメントを利用した適応アルゴリズムの代替式を導出する。 また,本手法は,より安定な収束性を持ちながら,主流の教師なしドメイン適応法に匹敵する性能を発揮することを示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One recent research demonstrated successful application of the label alignment property for unsupervised domain adaptation in a linear regression settings. Instead of regularizing representation learning to be domain invariant, the research proposed to regularize the linear regression model to align with the top singular vectors of the data matrix from the target domain. In this work we expand upon this idea and generalize it to the case of deep learning, where we derive an alternative formulation of the original adaptation algorithm exploiting label alignment suitable for deep neural network. We also perform experiments to demonstrate that our approach achieves comparable performance to mainstream unsupervised domain adaptation methods while having stabler convergence. All experiments and implementations in our work can be found at the following codebase: \url{https://github.com/xuanrui-work/DeepLabelAlignment}.
• Abstract（参考訳）: ある最近の研究では、線形回帰設定における教師なし領域適応へのラベルアライメント特性の適用が成功したことが示されている。 表現学習を領域不変に正規化する代わりに、対象領域からのデータ行列の頂点特異ベクトルと整合するように線形回帰モデルを正規化する研究が提案された。 本研究では、このアイデアを拡張し、ディープラーニングのケースに一般化し、ディープニューラルネットワークに適したラベルアライメントを利用したオリジナル適応アルゴリズムの代替的な定式化を導出する。 また,本手法は,より安定な収束性を持ちながら,主流の教師なしドメイン適応法に匹敵する性能を発揮することを示す実験を行った。 私たちの作業におけるすべての実験と実装は、以下のコードベースで確認できます。

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