論文の概要: An In-Depth Analysis of Adversarial Discriminative Domain Adaptation for Digit Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19391v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 00:36:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:29:16.811086
• Title: An In-Depth Analysis of Adversarial Discriminative Domain Adaptation for Digit Classification
• Title（参考訳）: ディジット分類のための逆微分ドメイン適応の深さ解析
• Authors: Eugene Choi, Julian Rodriguez, Edmund Young,
• Abstract要約: 我々は、ADDA(Adversarial Discriminative Domain Adaptation)と呼ばれる特定の逆学習手法を実装している。 以上の結果から,ADDAはドメイン内性能に最小限の影響を伴って,特定のドメインシフトの精度を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4578723416255754
• License:
• Abstract: Domain adaptation is an active area of research driven by the growing demand for robust machine learning models that perform well on real-world data. Adversarial learning for deep neural networks (DNNs) has emerged as a promising approach to improving generalization ability, particularly for image classification. In this paper, we implement a specific adversarial learning technique known as Adversarial Discriminative Domain Adaptation (ADDA) and replicate digit classification experiments from the original ADDA paper. We extend their findings by examining a broader range of domain shifts and provide a detailed analysis of in-domain classification accuracy post-ADDA. Our results demonstrate that ADDA significantly improves accuracy across certain domain shifts with minimal impact on in-domain performance. Furthermore, we provide qualitative analysis and propose potential explanations for ADDA's limitations in less successful domain shifts. Code is at https://github.com/eugenechoi2004/COS429_FINAL .
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、現実世界のデータでうまく機能する堅牢な機械学習モデルに対する需要が高まる中で、研究の活発な領域である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の逆学習は、特に画像分類において、一般化能力を改善するための有望なアプローチとして現れている。 本稿では,Adversarial Discriminative Domain Adaptation (ADDA) と呼ばれる特定の逆学習手法を実装し,元のADDA論文の数値分類実験を再現する。 より広い範囲のドメインシフトを調べてその知見を拡張し,ADDA後のドメイン内分類精度を詳細に分析した。 以上の結果から,ADDAはドメイン内性能に最小限の影響を伴って,特定のドメインシフトの精度を著しく向上することが示された。 さらに、我々は定性的な分析を行い、あまり成功しないドメインシフトにおけるADDAの限界についての潜在的な説明を提案する。 コードはhttps://github.com/eugenechoi2004/COS429_FINAL にある。

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