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发布时间：2024-10-24 12:30
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热心网友
时间：1天前
SIGKDD 2023的亮点在于，我们提出了一种创新方法Domain-Specific Risk Minimization (DRM)，以提升在未知目标领域的泛化性能。在传统域自适应(DA)和泛化(DG)研究中，通常假设有带标签的源域数据，目标是提高模型在不同域间的适应能力。然而，当面对只有源域数据且目标域未知的情况，如何增强模型的泛化性成为挑战。
传统DG方法往往依赖于预训练模型的微调，但忽视了目标域信息，而TTA方法虽然有研究，但往往需要针对测试样本进行模型调整。我们的研究突破了这些*，通过理论分析，我们提出了一种新的泛化界，考虑了源域和目标域之间的适应性差距，这对于不利用目标样本的泛化至关重要。
DRM框架设计巧妙，通过维护共享编码器和多个分类头，测试时动态调整分类器权重，以此减小适应性差距。实验结果表明，与现有DG和TTA方法相比，DRM在性能上显著提升，同时具有较少的参数和更快的训练速度，对于伦理问题的处理也有所改进。尽管DRM需要额外的分类器训练，但通过优化技术和模型设计，这一挑战可以得到缓解。
如果你对这个领域的研究感兴趣，欢迎访问我们的GitHub，那里有更多关于OOD、因果性、鲁棒性、优化等前沿研究的资源和笔记。
热心网友
时间：1天前
SIGKDD 2023的亮点在于，我们提出了一种创新方法Domain-Specific Risk Minimization (DRM)，以提升在未知目标领域的泛化性能。在传统域自适应(DA)和泛化(DG)研究中，通常假设有带标签的源域数据，目标是提高模型在不同域间的适应能力。然而，当面对只有源域数据且目标域未知的情况，如何增强模型的泛化性成为挑战。
传统DG方法往往依赖于预训练模型的微调，但忽视了目标域信息，而TTA方法虽然有研究，但往往需要针对测试样本进行模型调整。我们的研究突破了这些*，通过理论分析，我们提出了一种新的泛化界，考虑了源域和目标域之间的适应性差距，这对于不利用目标样本的泛化至关重要。
DRM框架设计巧妙，通过维护共享编码器和多个分类头，测试时动态调整分类器权重，以此减小适应性差距。实验结果表明，与现有DG和TTA方法相比，DRM在性能上显著提升，同时具有较少的参数和更快的训练速度，对于伦理问题的处理也有所改进。尽管DRM需要额外的分类器训练，但通过优化技术和模型设计，这一挑战可以得到缓解。
如果你对这个领域的研究感兴趣，欢迎访问我们的GitHub，那里有更多关于OOD、因果性、鲁棒性、优化等前沿研究的资源和笔记。