多様体不一致アラインメントによるサブドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Wei Pengfei; Ke Yiping; Qu Xinghua; Leong Tze-Yun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204590823057 整理番号：22P0144123

多様体不一致アラインメントによるサブドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Subdomain Adaptation with Manifolds Discrepancy Alignment

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発行年： 2020年05月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ドメイン発散の低減は,転送学習問題における重要なステップである。既存の研究は,グローバルドメイン発散の最小化に焦点を合わせる。しかし,2つのドメインはいくつかの共有サブドメインから成り,各サブドメインで互いに異なる。本論文では,サブドメインの局所発散を移動において考慮した。特に,サブドメインを表現するために低次元多様体を用いることを提案し,ドメイン間の各多様体における局所データ分布不一致を整列させた。マニフォールド最大平均偏差(M3D)を開発し,各多様体における局所分布不一致を測定した。次に,M3Dの最小化とデータ多様体の発見を結合するために,Maniolds Discrepence Alignment(TMDA)による転送と呼ばれる一般的フレームワークを提案した。線形および非線形マッピングの両方を考慮した部分空間学習事例においてTMDAを即時化した。また,深層学習フレームワークにおいてTMDAを即時化した。広範な実験的研究は,TMDAが様々な移動学習タスクのための有望な方法であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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