論文の概要: LFME: A Simple Framework for Learning from Multiple Experts in Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17020v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 11:02:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:28.718293
• Title: LFME: A Simple Framework for Learning from Multiple Experts in Domain Generalization
• Title（参考訳）: LFME: ドメインの一般化における複数の専門家から学ぶためのシンプルなフレームワーク
• Authors: Liang Chen, Yong Zhang, Yibing Song, Zhiqiang Shen, Lingqiao Liu,
• Abstract要約: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)手法は、複数のソースドメインからのトレーニングデータを使用することで、目に見えないターゲットドメインにおける優れたパフォーマンスを維持することを目的としている。 この作業では、DGを改善するために、ターゲットモデルをすべてのソースドメインの専門家にすることを目的とした、複数の専門家(LFME)からの学習と呼ばれる、シンプルだが効果的なフレームワークを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.16890890570814
• License:
• Abstract: Domain generalization (DG) methods aim to maintain good performance in an unseen target domain by using training data from multiple source domains. While success on certain occasions are observed, enhancing the baseline across most scenarios remains challenging. This work introduces a simple yet effective framework, dubbed learning from multiple experts (LFME), that aims to make the target model an expert in all source domains to improve DG. Specifically, besides learning the target model used in inference, LFME will also train multiple experts specialized in different domains, whose output probabilities provide professional guidance by simply regularizing the logit of the target model. Delving deep into the framework, we reveal that the introduced logit regularization term implicitly provides effects of enabling the target model to harness more information, and mining hard samples from the experts during training. Extensive experiments on benchmarks from different DG tasks demonstrate that LFME is consistently beneficial to the baseline and can achieve comparable performance to existing arts. Code is available at~\url{https://github.com/liangchen527/LFME}.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)手法は、複数のソースドメインからのトレーニングデータを使用することで、目に見えないターゲットドメインにおける優れたパフォーマンスを維持することを目的としている。 特定の機会における成功は観察されるが、ほとんどのシナリオにおけるベースラインの強化は依然として困難である。 この作業では、DGを改善するために、ターゲットモデルをすべてのソースドメインの専門家にすることを目的とした、複数の専門家からの学習(LFME)と呼ばれる、シンプルで効果的なフレームワークを導入している。 具体的には、推論で使用されるターゲットモデルを学ぶことに加えて、LFMEは、ターゲットモデルのロジットを規則化することで、出力確率が専門的なガイダンスを提供する複数のドメインの専門家を訓練する。 フレームワークを深く掘り下げると、導入したロジト正規化用語は、トレーニング中にターゲットモデルがより多くの情報を活用することを可能にし、専門家からハードサンプルをマイニングする効果を暗黙的に提供することが明らかになった。 異なるDGタスクのベンチマークに関する大規模な実験は、LFMEがベースラインに対して一貫して有益であり、既存のアートに匹敵するパフォーマンスを達成することを実証している。 コードは~\url{https://github.com/liangchen527/LFME}で入手できる。

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