핵심 개념
ガウス混合モデルを使用した最適輸送を通じたドメイン適応の新しいアプローチを提案する。
초록
この記事では、最適輸送を介したドメイン適応に焦点を当てています。主なポイントは以下の通りです:
- トレーニングとテストデータが同じ確率分布から抽出されるという仮定は実際には稀であり、分布シフトが問題となる。
- 最初のトレーニングデータを新しい使用事例に適応させることで、追加コストやリスクを回避しつつ、効率的な戦略が可能。
- ガウス混合モデルを用いた最適輸送は高次元性に関連する問題を緩和する。
- 実験では、故障診断領域で2つのドメイン適応ベンチマークにおいて、提案手法が最先端のパフォーマンスを示す。