論文の概要: Time and Frequency Synergy for Source-Free Time-Series Domain Adaptations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17511v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 02:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:56.177521
• Title: Time and Frequency Synergy for Source-Free Time-Series Domain Adaptations
• Title（参考訳）: ソースフリーな時系列領域適応のための時間と周波数のシナジー
• Authors: Muhammad Tanzil Furqon, Mahardhika Pratama, Ary Mazharuddin Shiddiqi, Lin Liu, Habibullah Habibullah, Kutluyil Dogancay,
• Abstract要約: 本稿では、ソースフリーな時系列領域適応問題に対処するための時間周波数領域適応(TFDA)を提案する。 TFDAは、最終予測を行う際に時間と周波数の両方の特徴を完全に活用した二重分岐ネットワーク構造で開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.206527803092817
• License:
• Abstract: The issue of source-free time-series domain adaptations still gains scarce research attentions. On the other hand, existing approaches rely solely on time-domain features ignoring frequency components providing complementary information. This paper proposes Time Frequency Domain Adaptation (TFDA), a method to cope with the source-free time-series domain adaptation problems. TFDA is developed with a dual branch network structure fully utilizing both time and frequency features in delivering final predictions. It induces pseudo-labels based on a neighborhood concept where predictions of a sample group are aggregated to generate reliable pseudo labels. The concept of contrastive learning is carried out in both time and frequency domains with pseudo label information and a negative pair exclusion strategy to make valid neighborhood assumptions. In addition, the time-frequency consistency technique is proposed using the self-distillation strategy while the uncertainty reduction strategy is implemented to alleviate uncertainties due to the domain shift problem. Last but not least, the curriculum learning strategy is integrated to combat noisy pseudo labels. Our experiments demonstrate the advantage of our approach over prior arts with noticeable margins in benchmark problems.
• Abstract（参考訳）: ソースフリーの時系列ドメイン適応の問題はまだ研究の注目を集めていない。 一方、既存のアプローチは、補完情報を提供する周波数成分を無視した時間領域機能のみに依存している。 本稿では、ソースフリーな時系列領域適応問題に対処するTFDA(Time Frequency Domain Adaptation)を提案する。 TFDAは、最終予測を行う際に時間と周波数の両方の特徴を完全に活用した二重分岐ネットワーク構造で開発されている。 サンプルグループの予測を集約して信頼できる擬似ラベルを生成する地区概念に基づいて擬似ラベルを誘導する。 相関学習の概念は、擬似ラベル情報と負対排除戦略を用いて時間と周波数の両方の領域で実行され、有効な近傍仮定が作成される。 さらに, ドメインシフト問題による不確実性を軽減するため, 不確実性低減戦略を実装しつつ, 自己蒸留戦略を用いて時間周波数整合性手法を提案する。 最後に、カリキュラム学習戦略は、ノイズの多い擬似ラベルと戦うために統合されている。 我々の実験は、ベンチマーク問題において顕著なマージンを持つ先行技術に対する我々のアプローチの利点を実証している。

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