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J-GLOBAL ID：202202228756515752   整理番号：22A0780649

ドメイン適応のための密度ピークによる判別幾何学的および統計的アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Discriminant Geometrical and Statistical Alignment With Density Peaks for Domain Adaptation

著者 (5件)： Zhao Jiachen (Department of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Li Lusi (Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI, USA) ,  Deng Fang (Department of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  He Haibo (Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI, USA) ,  Chen Jie (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 52  号： 2  ページ： 1193-1206  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 教師なしドメイン適応(DA)は,既存のソースドメインにおける豊富なラベル付きデータを活用することにより,ターゲットドメイン上で分類タスクを行うことを目的とする。DAの重要な洞察は,ドメイン不変特徴または移動可能なインスタンスを学習することによりドメイン発散を低減することである。その急速な発展にもかかわらず,まだいくつかの課題が存在する。特徴レベルでは,単一方法(即ち,幾何学的または統計的)のみにドメインを整列させることは,ドメイン発散を低減する能力を制限した。事例レベルでは,干渉インスタンスはしばしば幾何学的アラインメントを行うとき,判別部分空間を学習する。分類器レベルでは,ソースドメインに関する経験的リスクを最小化するだけでは,負の転送をもたらす。これらの課題に取り組むために,本論文では,判別幾何学的および統計的アラインメント(DGSA)と呼ばれる新しいDA法を提案した。DGSAは,最初の空間をGrassmann多様体に投影することにより,両ドメインの幾何学的構造をまず整列させ,次に,多様体上の最大平均不一致を最小化することにより,両ドメインの統計的分布に整合する。前者ステップでは,DGSAはGrassmann多様体を学習する密度ピークを選択し,干渉インスタンスの影響を低減する。さらに,DGSAは,ターゲットランドマークの高信頼ソフトラベルを利用して,より多くの判別多様体を学習する。後者のステップでは,構造リスク最小化(SRM)分類器を学習し,分布(限界と条件付きの両方)を整合させ,同時にターゲットラベルを予測する。物体認識と人間活動認識タスクに関する大規模な実験は,DGSAが比較方法より良い性能を達成できることを証明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  干渉 ,  多様体 ,  分類 ,  物体認識 ,  Grassmann多様体
準シソーラス用語： 比較法 ,  部分空間 ,  ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ドメイン適応 ,  密度 ,  判別 ,  幾何学 ,  統計 ,  アラインメント