2023.12.14

セミスーパーバイズドメインアダプテーションのためのボディサイドエレベーショナルトランスファー

marugotoyoten

カリフォルニア工科大学のYoutube動画「セミスーパーバイズドメインアダプテーションのためのボディサイドエレベーショナルトランスファー」について要点と要約をまとめました

３つの要点

要点１
ドメインアダプテーションは、ターゲットドメインのアノテーションされたデータが限られており、トレーニングデータとテストデータが異なる分布と特徴空間から来る場合に深層学習で重要です。
要点２
既存のオートエンコーダーや敵対的学習などの方法は、ラベルが少ない場合にモードの崩壊や過学習といった制限があります。
要点３
私たちが提案するセミスーパーバイズドメインアダプテーションのためのアドバーサルトランスファーは、セミスーパーバイズド変分エンコーダーとディスクリミネーターを使用してクラス分布を整列させ、ベンチマークデータセットや非教師ありのシナリオでも有望な結果を示しています。また、銀河形態分類のタスクでも効果を示しています。

要約

ドメインアダプテーションの概念とその課題
この講演では、ドメインアダプテーションの概念と深層学習方法における課題について説明します。ドメインアダプテーションは、ターゲットドメインのアノテーションされたデータが限られており、トレーニングデータとテストデータが異なる分布と特徴空間から来る場合に必要となります。深層学習方法は効果的に機能するためには大量のデータが必要ですが、アノテーションされたデータの取得はしばしば困難で時間がかかります。

ドメインアダプテーションへのアプローチとその制限
ドメインアダプテーションの課題に対処するために、オートエンコーダーや敵対的学習などさまざまな方法が使用されています。オートエンコーダーは、潜在空間と呼ばれるデータの圧縮表現を使用して重要な特徴を捉えます。敵対的学習は、データの分布を捉えるためにジェネレーターとディスクリミネーターを使用します。しかし、これらの方法には、ラベルが少ない場合にモードの崩壊や過学習といった制限があります。

セミスーパーバイズドメインアダプテーションのためのアドバーサルトランスファーの紹介
この研究では、セミスーパーバイズドメインアダプテーションのためのアドバーサルトランスファーという新しい手法を提案しています。私たちは、セミスーパーバイズド変分エンコーダーを使用して、同じクラスのサンプルを潜在空間の同じガウス混合成分にマッピングします。また、ディスクリミネーターを使用して、ソースドメインとターゲットドメインのクラス分布を区別し、整列させます。この手法は3つのステップで動作し、ベンチマークデータセットや非教師ありのシナリオでも有望な結果を示しています。

銀河形態分類への応用
また、私たちはCosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey（CANDELS）とCluster Lensing and Supernova Survey with Hubble（CLASH）からの画像を使用して、銀河の形態分類におけるモデルのテストも行いました。クラスごとに1つのラベルだけで、私たちのモデルは精度の大幅な改善を達成し、高需要のシフトシナリオでの手法の効果を示しました。

▼今回の動画