論文の概要: From Entanglement to Alignment: Representation Space Decomposition for Unsupervised Time Series Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20968v3
• Date: Wed, 06 Aug 2025 07:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 13:27:10.328246
• Title: From Entanglement to Alignment: Representation Space Decomposition for Unsupervised Time Series Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 絡み合いからアライメントへ:教師なし時系列領域適応のための表現空間分解
• Authors: Rongyao Cai, Ming Jin, Qingsong Wen, Kexin Zhang,
• Abstract要約: DARSDは,表現空間の分解の観点から,UDAタスクを明示的に実現する理論的説明可能性を備えた,新しいUDAフレームワークである。 DarSDは3つの相乗的要素から構成される: (I) 意味的コンテンツを保存しながら、元の特徴をドメイン不変のサブ空間に投影する逆学習可能な共通不変基底; (II) 信頼、エラーの蓄積を妨げ、ターゲット特徴を動的に分離する擬似ラベル機構; (III) 機能クラスタリングと一貫性を同時に実施しながら、新興ディストリビューションギャップを緩和するハイブリッドコントラスト最適化戦略。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.100665738436398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain shift poses a fundamental challenge in time series analysis, where models trained on source domain often fail dramatically when applied in target domain with different yet similar distributions. While current unsupervised domain adaptation (UDA) methods attempt to align cross-domain feature distributions, they typically treat features as indivisible entities, ignoring their intrinsic compositions that govern domain adaptation. We introduce DARSD, a novel UDA framework with theoretical explainability that explicitly realizes UDA tasks from the perspective of representation space decomposition. Our core insight is that effective domain adaptation requires not just alignment, but principled disentanglement of transferable knowledge from mixed representations. DARSD consists of three synergistic components: (I) An adversarial learnable common invariant basis that projects original features into a domain-invariant subspace while preserving semantic content; (II) A prototypical pseudo-labeling mechanism that dynamically separates target features based on confidence, hindering error accumulation; (III) A hybrid contrastive optimization strategy that simultaneously enforces feature clustering and consistency while mitigating emerging distribution gaps. Comprehensive experiments conducted on four benchmarks (WISDM, HAR, HHAR, and MFD) demonstrate DARSD's superiority against 12 UDA algorithms, achieving optimal performance in 35 out of 53 scenarios and ranking first across all benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ソースドメインでトレーニングされたモデルは、異なるが類似した分布を持つターゲットドメインに適用されると、しばしば劇的に失敗する。 現在の非教師なし領域適応(UDA)法は、クロスドメインの特徴分布を整列させようとするが、それらは通常、特徴を分割不可能な実体として扱い、ドメイン適応を管理する固有の構成を無視している。 DARSDは,表現空間の分解の観点から,UDAタスクを明示的に実現する理論的説明可能性を備えた,新しいUDAフレームワークである。 我々の中核的な洞察は、効果的なドメイン適応は、アライメントだけでなく、混合表現からの伝達可能な知識の分離を原則的に要求するということである。 DARSDは3つの相乗的要素から構成される: (I) 意味的コンテンツを保存しながら、元の特徴をドメイン不変部分空間に投影する逆学習可能な共通不変基底; (II) 信頼、エラーの蓄積を妨げ、ターゲット特徴を動的に分離する原型的な擬似ラベル機構; (III) 特徴クラスタリングと一貫性を同時に実施し、新興分布ギャップを緩和するハイブリッドコントラスト最適化戦略。 4つのベンチマーク(WISDM、HAR、HHAR、MFD)で実施された総合的な実験は、DARSDが12のUDAアルゴリズムに対して優れていることを示した。

関連論文リスト

• Unified modality separation: A vision-language framework for unsupervised domain adaptation [60.8391821117794]
  教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルが新しいラベル付きドメインを扱うことを可能にする。 本稿では,モダリティ固有成分とモダリティ不変成分の両方に対応可能な統一モダリティ分離フレームワークを提案する。 提案手法は,9倍の計算効率で最大9%の性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T02:51:10Z)
• Heterogeneous-Modal Unsupervised Domain Adaptation via Latent Space Bridging [12.171477896623148]
  Heterogeneous-Modal Unsupervised Domain Adaptation (HMUDA) という新しい設定を提案する。 HMUDAは、両方のモダリティからラベルのないサンプルを含むブリッジドメインを活用することで、全く異なるモダリティ間の知識伝達を可能にする。 セマンティックセグメンテーションタスク用に設計された特殊なフレームワークであるLatent Space Bridging (LSB)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-19T02:31:51Z)
• Exploiting Aggregation and Segregation of Representations for Domain Adaptive Human Pose Estimation [50.31351006532924]
  人間のポーズ推定(HPE)は最近、モーション分析、バーチャルリアリティー、ヘルスケア等に広く応用されているため、注目を集めている。 時間と労働集約的なアノテーションのために、ラベル付き現実世界のデータセットが不足している。 本稿では,ドメイン適応型人間のポーズ推定のための表現集約と分離を両立させる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-29T17:59:45Z)
• Semi Supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement and Pseudo-Labelling [4.33404822906643]
  半教師付きドメイン適応法は、ソースラベル付きドメインからの情報を利用して、少ないラベル付きターゲットドメインを一般化する。 このような設定は半教師付き不均質ドメイン適応(SSHDA)と表記される。 SHEDD(Semi-supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement)は,対象ドメインの学習に適したエンドツーエンドのニューラルネットワークフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T08:02:49Z)
• Unified Domain Adaptive Semantic Segmentation [96.74199626935294]
  Unsupervised Adaptive Domain Semantic (UDA-SS)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインに監督を移すことを目的としている。 本稿では,特徴量と特徴量との相違に対処するQuad-directional Mixup(QuadMix)法を提案する。 提案手法は,4つの挑戦的UDA-SSベンチマークにおいて,最先端の成果を大きなマージンで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T09:18:49Z)
• SUG: Single-dataset Unified Generalization for 3D Point Cloud Classification [44.27324696068285]
  トレーニング済みのソースモデルが直面する予期せぬ領域差を軽減するために,単一データセット統一一般化(SUG)フレームワークを提案する。 具体的には、まず、学習した表現をドメインに依存しない識別性に制約できるマルチグラニュアルサブドメインアライメント(MSA)法を設計する。 次にSDA(Sample-level Domain-Aware Attention)戦略を示し、異なるサブドメインから簡単に適応できるサンプルを選択的に強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T04:36:04Z)
• Revisiting Deep Subspace Alignment for Unsupervised Domain Adaptation [42.16718847243166]
  Unsupervised domain adapt (UDA) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへの知識の転送と適応を目的としている。 伝統的に、部分空間に基づく手法はこの問題に対する重要な解のクラスを形成する。 本稿では,UDAにおける部分空間アライメントの利用を再検討し,一貫した一般化をもたらす新しい適応アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-05T20:16:38Z)
• Margin Preserving Self-paced Contrastive Learning Towards Domain Adaptation for Medical Image Segmentation [51.93711960601973]
  クロスモーダル医療画像セグメンテーションのための自己ペースコントラスト学習モデルを保存する新しいマージンを提案する。 プログレッシブに洗練されたセマンティックプロトタイプの指導により、埋め込み表現空間の識別性を高めるために、コントラスト損失を減少させる新しいマージンが提案される。 クロスモーダル心セグメンテーションタスクの実験は、MPSCLが意味セグメンテーション性能を大幅に改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T15:23:10Z)
• Towards Uncovering the Intrinsic Data Structures for Unsupervised Domain Adaptation using Structurally Regularized Deep Clustering [119.88565565454378]
  Unsupervised Domain Adapt (UDA) は、ターゲットドメイン上のラベルなしデータの予測を行う分類モデルを学ぶことである。 本稿では,対象データの正規化判別クラスタリングと生成クラスタリングを統合する構造的正規化深層クラスタリングのハイブリッドモデルを提案する。 提案するH-SRDCは, インダクティブ設定とトランスダクティブ設定の両方において, 既存の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T08:52:00Z)
• Learning Invariant Representations and Risks for Semi-supervised Domain Adaptation [109.73983088432364]
  半教師付きドメイン適応(Semi-DA)の設定の下で不変表現とリスクを同時に学習することを目的とした最初の手法を提案する。 共同で textbfLearning textbfInvariant textbfRepresentations と textbfRisks の LIRR アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T15:42:35Z)
• Dual Mixup Regularized Learning for Adversarial Domain Adaptation [19.393393465837377]
  教師なしドメイン適応のための二重混合正規化学習(DMRL)法を提案する。 DMRLは、サンプル間の一貫した予測を強化するために分類器をガイドし、潜在空間の内在構造を豊かにする。 4つのドメイン適応ベンチマークに関する一連の実証研究は、我々のアプローチが最先端を実現することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T00:24:14Z)
• Domain Conditioned Adaptation Network [90.63261870610211]
  本稿では,ドメイン条件付きチャネルアテンション機構を用いて,異なる畳み込みチャネルを励起するドメイン条件適応ネットワーク(DCAN)を提案する。 これは、ディープDAネットワークのドメインワイドな畳み込みチャネルアクティベーションを探求する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T04:23:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。