多スケールおよび多層のコントラスト学習によるドメイン一般化

Grunnleggende konsepter

深層畳み込みニューラルネットワークの多層および多スケール表現を活用することで、ドメイン一般化能力を向上させる方法を提案。

Sammendrag

過去10年間で、深層畳み込みニューラルネットワークはコンピュータビジョン問題において急速な進歩と重要な成果をもたらしてきた。しかし、最先端の画像分類手法は以前に見たことのない視覚的文脈でうまく汎化できず、これは実世界のアプリケーションで必要とされる。本論文では、このドメイン一般化（DG）問題に焦点を当て、深層畳み込みニューラルネットワークの汎化能力を改善する方法を提案しています。我々は、画像分類器のドメイン一般化を改善するフレームワークを導入しました。このフレームワークは、低レベルと高レベルの特徴を複数スケールで組み合わせることにより、画像分類器がその潜在空間内で表現を暗黙的に分離し、描かれたオブジェクトのドメイン不変属性を学習することが可能です。さらに、堅牢な表現学習を促進するために、対比学習から着想した新しい目的関数も提案しています。この目的関数は抽出された表現が分布シフト下でも不変であるよう制約します。我々はPACS、VLCS、Office-HomeおよびNICOのドメイン一般化データセットで評価しました。豊富な実験により、我々の手法が以前のDG手法の性能を上回り競争力があり、すべてのデータセットで競争力があり最先端の結果を安定して生み出すことが示されました。

Statistikk

PACSデータセット内では平均精度が2.61%向上した。
VLCSデータセット内ではResNet-18基準では平均精度が1.83%向上した。
Office-Homeデータセット内ではResNet-18実装では平均精度が3.61%向上した。
NICOデータセット内ではResNet-18実装では3つ以上のコンテキスト除外時に最高得点だった。

Sitater

"Domain Generalization is one of the most important problems in machine learning today."
"Our method is able to surpass the performance of previous DG methods and consistently produce competitive and state-of-the-art results in all datasets."
"We propose a framework that aims at improving domain generalization of image classifiers by combining both low-level and high-level features at multiple scales."

Viktige innsikter hentet fra

Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization

by Aristotelis ... klokken arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.14418.pdf

Dypere Spørsmål

どうやって他領域へ応用できますか？

提案された手法は、画像分類のドメイン一般化問題に焦点を当てていますが、他の領域にも適用可能性があります。例えば、自然言語処理や音声認識などの異なるタスクにおいても、特徴抽出や表現学習の改善に役立つ可能性があります。さらに、医療画像解析やロボティクスなどの分野でも利用することで、データ間のドメインシフトに対する堅牢性を向上させることが期待されます。