DomainLab: A Modular Python Package for Domain Generalization in Deep Learning

Kernkonzepte

信頼性のあるディープニューラルネットワークの展開を妨げる分布シフトに対処するためのDomainLabソフトウェアの主要概念は、最大限の分離と組み合わせ可能な正則化損失項を持つニューラルネットワークを訓練することです。

Zusammenfassung

スタンドアロンノートがこちらになります。

Abstract:

• ディープニューラルネットワークの信頼性低下は、未知のドメインでの分布シフトによって引き起こされる。
• DomainLabは、異なる方法の利点を最小限の努力で組み合わせるためのモジュラーソフトウェアである。
• ニューラルネットワークと正則化損失構築を分離することができる。

Introduction:

• ドメイン一般化は、訓練およびテスト分布が整合していない場合にディープラーニングモデルが一般化しづらくなる問題に対処する。
• DomainBedはドメイン一般化手法をテストするためのコードベースを提供しているが、モジュール性に欠けている。

Overview of design and features:

• DomainLabは最大限のモジュール性を実現するために設計されており、重要なモジュールが導入されている。
• タスク、モデル、トレーナーなど多くの重要な機能が紹介されている。

Use case:

• トレーナーとモデル間で装飾や組み合わせを行う方法が示されている。
• カスタムデータセット上でドメイン一般化アルゴリズムを評価する方法も説明されている。

Conclusion:

• DomainLabは信頼性テストと文書化が行われたソフトウェアプラットフォームであり、異なるドメイン一般化手法を階層的に組み合わせ可能。

Statistiken

95パーセント以上カバレッジされたパッケージ。MITライセンス下で公開。https://github.com/marrlab/DomainLab.

Zitate

Wichtige Erkenntnisse aus

DomainLab

by Xudong Sun,C... um arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14356.pdf

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