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J-GLOBAL ID：202002258885606551   整理番号：20A2462592

資源効率的なドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Resource Efficient Domain Adaptation

著者 (4件)： Jiang Junguang (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Ximei (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Long Mingsheng (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Jianmin (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’20  ページ： 2220-2228  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドメイン適応(DA)はラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識を転送することを目的とする。最近,再注目すべき進歩が目撃されたが,DA法の電力は,特にドメイン不一致が大きいとき,ネットワーク深さに強く依存しており,特に,高速および適応推論が要求される低資源シナリオにおいて,DAに対する前例のない課題を提起する。DAにおける移動可能性と資源効率的推論の方法は,重要な問題になる。本論文では,資源効率の良いドメイン適応(REDA)を提案し,これは,’easier’と’Harder’の入力を通して計算再ソースを適応的に調節できる一般的なフレームワークである。既存のマルチ出口アーキテクチャに基づいて,REDAには2つの新規設計がある。1)初期出口へのトップ分類器の伝達性を蒸留する移動蒸留;2)予測一貫性を通して蒸留度を制御するための一貫性重み付け。一般的な方法として,REDAは種々のDA法で容易に適用することができる。経験的結果および解析は,REDAが精度を実質的に改善し,ドメインシフトおよび低資源の下で推論を加速することを正当化する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  電力 ,  ネットワーク ,  蒸留 ,  重みづけ ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 資源効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ドメイン適応 ,  資源効率的な学習 ,  伝達学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 資源効率 ,  ドメイン適応