Domain Adaptation as a Problem of Inference on Graphical Models

[nocotan]

一言でいうと

ドメイン適応において，同時分布の変化する性質を扱うためにグフィカルモデルを導入．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/3430095c577593aad3c39c701712bcfe-Paper.pdf

著者/所属機関

Kun Zhang et al. (Department of philosophy, Carnegie Mellon University)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

データに基づく教師なしドメイン適応に関して，ドメイン間の同時分布がどのように変化するか，すなわちデータ分布のどのような因子がドメイン間で不変であるか／変化するかが事前にわからない場合のデータ駆動型のドメイン適応に関する研究．
マルチソースドメインによるドメイン適応を自動で行うため，論文では同時分布の変化した性質をエンコードする方法としてグラフィカルモデルを採用する．
ここで，ドメイン適応はグラフィカルモデル上のベイズ推定の問題として扱われる．

新規性・差分

• グラフィカルモデルによって同時分布の変化した性質をエンコード
• 因果ベースのドメイン適応の有用性を議論

手法

結果

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