登入
洞見 - ドメイン一般化
胸部X線からの疾患検出のためのコンテンツ感知スタイル不変モデルを用いた未知ドメインへの一般化学習
CNNはスタイルにバイアスがあり、本提案手法は未知ドメインで高い性能を達成する。
画像からスタイルと偶発的特徴を分離することによる不変表現の獲得
スタイル分布のシフトと偶発的特徴の両方が存在し、ドメインラベルが欠落している設定において、スタイルと偶発的特徴を分離することで、ドメイン一般化を実現する。
ドメイン一般化のための不確実な学習
不確実な学習を通じて、学習者は特定の一般化戦略にコミットせずに、オペレーターが展開時に好みの一般化戦略を選択できるようにする。
ドメイン一般化に向けたA2XP: プライバシーを保護する新しいアプローチ
ドメイン一般化の課題を、プライバシーを保護しつつ、ドメイン適応と一般化の2段階のアプローチで解決する新しい手法A2XPを提案する。
因果性に基づく正則化により、ドメイン一般的な表現が可能になる
因果グラフに基づく条件的独立性の正則化により、ドメイン一般的な特徴表現を学習できる。
