論文の概要: OT Score: An OT based Confidence Score for Source Free Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11669v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 01:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:51.930596
• Title: OT Score: An OT based Confidence Score for Source Free Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: OTスコア:オープンソースフリーの非教師なしドメイン適応のためのOTベースの信頼スコア
• Authors: Yiming Zhang, Sitong Liu, Alex Cloninger,
• Abstract要約: 本稿では,新しい理論解析から得られた信頼度尺度である最適輸送(OT)スコアを紹介する。 OTスコアは直感的に解釈でき、理論的には厳密である。 これは、任意の対象の擬ラベルの任意の集合に対して原則化された不確実性推定を提供する。 トレーニング時間の再重み付けによってSFUDAのパフォーマンスを改善し、モデルパフォーマンスのための信頼性の高いラベルなしプロキシを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6912673131004468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the computational and theoretical limitations of current distributional alignment methods for source-free unsupervised domain adaptation (SFUDA). In particular, we focus on estimating classification performance and confidence in the absence of target labels. Current theoretical frameworks for these methods often yield computationally intractable quantities and fail to adequately reflect the properties of the alignment algorithms employed. To overcome these challenges, we introduce the Optimal Transport (OT) score, a confidence metric derived from a novel theoretical analysis that exploits the flexibility of decision boundaries induced by Semi-Discrete Optimal Transport alignment. The proposed OT score is intuitively interpretable and theoretically rigorous. It provides principled uncertainty estimates for any given set of target pseudo-labels. Experimental results demonstrate that OT score outperforms existing confidence scores. Moreover, it improves SFUDA performance through training-time reweighting and provides a reliable, label-free proxy for model performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ソースフリーな非教師付きドメイン適応(SFUDA)のための現在の分散アライメント手法の計算的および理論的制限に対処する。 特に,対象ラベルの欠如に対する分類性能と信頼度を推定することに焦点を当てた。 これらの手法の現在の理論的枠組みは、しばしば計算的に難解な量をもたらし、使用されるアライメントアルゴリズムの特性を適切に反映することができない。 これらの課題を克服するために、半離散的最適輸送アライメントによって引き起こされる決定境界の柔軟性を利用する新しい理論分析から導かれる信頼度指標である最適輸送(OT)スコアを導入する。 提案したOTスコアは直感的に解釈可能で理論的には厳密である。 これは、任意の対象の擬ラベルの任意の集合に対して原則化された不確実性推定を提供する。 実験の結果,OTスコアは既存の信頼性スコアよりも優れていた。 さらに、トレーニング時間の再重み付けによってSFUDAのパフォーマンスを改善し、モデルパフォーマンスのための信頼性の高いラベルなしプロキシを提供する。

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