論文の概要: Domain Adaptation via Feature Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16124v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 06:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.268973
• Title: Domain Adaptation via Feature Refinement
• Title（参考訳）: 機能リファインメントによるドメイン適応
• Authors: Savvas Karatsiolis, Andreas Kamilaris,
• Abstract要約: 本稿では,分散シフト下での非教師付きドメイン適応のための簡易かつ効果的なフレームワークであるDAFR(Domain Adaptation via Feature Refinement)を提案する。 提案手法は, ラベルなし対象データを用いたバッチ正規化統計の適応, ソース学習モデルからの特徴蒸留, 仮説伝達の3つの重要な要素を組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Domain Adaptation via Feature Refinement (DAFR2), a simple yet effective framework for unsupervised domain adaptation under distribution shift. The proposed method synergistically combines three key components: adaptation of Batch Normalization statistics using unlabeled target data, feature distillation from a source-trained model and hypothesis transfer. By aligning feature distributions at the statistical and representational levels, DAFR2 produces robust and domain-invariant feature spaces that generalize across similar domains without requiring target labels, complex architectures or sophisticated training objectives. Extensive experiments on benchmark datasets, including CIFAR10-C, CIFAR100-C, MNIST-C and PatchCamelyon-C, demonstrate that the proposed algorithm outperforms prior methods in robustness to corruption. Theoretical and empirical analyses further reveal that our method achieves improved feature alignment, increased mutual information between the domains and reduced sensitivity to input perturbations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散シフト下での非教師付きドメイン適応のための簡易かつ効果的なフレームワークであるDAFR(Domain Adaptation via Feature Refinement)を提案する。 提案手法は, ラベルなし対象データを用いたバッチ正規化統計の適応, ソース学習モデルからの特徴蒸留, 仮説伝達の3つの重要な要素を相乗的に結合する。 統計的および表現的レベルで特徴分布を整列させることにより、DAFR2は、ターゲットラベル、複雑なアーキテクチャ、洗練された訓練目的を必要とせずに、類似のドメインをまたいで一般化する堅牢で領域不変な特徴空間を生成する。 CIFAR10-C、CIFAR100-C、MNIST-C、PatchCamelyon-Cといったベンチマークデータセットの大規模な実験により、提案アルゴリズムは腐敗に対する堅牢性において従来の手法よりも優れていることが示された。 理論的および経験的分析により,提案手法は特徴整合性の向上,ドメイン間の相互情報の向上,入力摂動に対する感度の低下を実現していることが明らかとなった。

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