抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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既存のドメイン適応法は,あらゆるドメインを等しく処理する傾向があり,それらを全て完全に整列させる傾向がある。このような均一アラインメントは,異なるドメイン間のトポロジー構造を無視している。したがって,それは近隣のドメインにとって有益であるが,遠隔ドメインには必ずしも有益ではない。本研究では,ドメイングラフを用いてそのような均一アラインメントを緩和し,ドメイン隣接,例えばドメインとして各状態を持つUSにおける状態のグラフ,および隣接を示す各エッジ,それによって,グラフ構造に基づいて柔軟にドメインを整列することを可能にする。符号化条件グラフ埋込みを用いて,既存の敵対学習フレームワークを新しいグラフ識別器で一般化した。理論解析は,平衡において,グラフがクリークであるとき,著者らの方法が古典的ドメイン適応を回復して,他のタイプのグラフのために非自明なアラインメントを達成することを示した。経験的結果は,著者らのアプローチが均一アラインメントを首尾よく一般化し,グラフによって表現されたドメイン情報を自然に組み込み,合成と実世界データセットの両方に関する既存のドメイン適応法を改善することを示した。コードはhttps://github.com/Wang ML Lab/GRDAですぐに利用可能である。【JST・京大機械翻訳】
