論文の概要: Label Calibration in Source Free Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07072v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 05:57:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:19.869613
• Title: Label Calibration in Source Free Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリードメイン適応におけるラベル校正
• Authors: Shivangi Rai, Rini Smita Thakur, Kunal Jangid, Vinod K Kurmi,
• Abstract要約: 本稿では,疑似ラベル改善のための予測不確かさとソフトマックス校正手法を提案する。 我々は,事前および非事前目標知識SFDA設定において,明らかな深層学習損失と情報損失と,校正ソフトマックスとの組み合わせを取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2437039433843042
• License:
• Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) utilizes a pre-trained source model with unlabeled target data. Self-supervised SFDA techniques generate pseudolabels from the pre-trained source model, but these pseudolabels often contain noise due to domain discrepancies between the source and target domains. Traditional self-supervised SFDA techniques rely on deterministic model predictions using the softmax function, leading to unreliable pseudolabels. In this work, we propose to introduce predictive uncertainty and softmax calibration for pseudolabel refinement using evidential deep learning. The Dirichlet prior is placed over the output of the target network to capture uncertainty using evidence with a single forward pass. Furthermore, softmax calibration solves the translation invariance problem to assist in learning with noisy labels. We incorporate a combination of evidential deep learning loss and information maximization loss with calibrated softmax in both prior and non-prior target knowledge SFDA settings. Extensive experimental analysis shows that our method outperforms other state-of-the-art methods on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ソースフリードメイン適応(SFDA)は、未ラベルのターゲットデータを持つ事前訓練されたソースモデルを利用する。 SFDAの自己監督技術は、事前訓練されたソースモデルから擬似ラベルを生成するが、これらの擬似ラベルは、ソースとターゲットドメイン間のドメインの相違によるノイズを含むことが多い。 従来の自己監督型SFDA技術は、ソフトマックス関数を用いた決定論的モデル予測に依存しており、信頼性の低い疑似ラベルに繋がる。 本研究では, 疑似ラベル改善のための予測不確かさとソフトマックス校正について, 顕在的深層学習を用いて提案する。 ディリクレ事前はターゲットネットワークの出力の上に置かれ、単一の前方パスを持つ証拠を用いて不確実性を取得する。 さらに、ソフトマックス校正は、雑音ラベルによる学習を支援するために翻訳不変問題を解く。 我々は,事前および非事前目標知識SFDA設定において,明らかな深層学習損失と情報最大化損失と校正ソフトマックスの組み合わせを取り入れた。 大規模な実験分析により,本手法はベンチマークデータセットにおける他の最先端手法よりも優れていることが示された。

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