解决多源域自适应挑战：理论保证的深度学习方法

"9352 STEM：一种有保证的多源域自适应方法 Van-Anh Nguyen1，Tuan Nguyen2，Trung Le2，Quan Hung Tran3，Dinh Phung2，41VNU-越南 2澳大利亚莫纳什大学数据科学与人工智能系 3Adobe Research，San Jose，CA，美国 4VinAI Research，越南 vananhnt57@gmail.com，{tuan.ng，trunglm}@monash.edu，qtran@adobe.com，dinh.monash.edu 摘要 多源域自适应（MSDA）是深度学习中的一种重要技术，用于在不同数据源之间转移知识，特别是在源域和目标域存在显著差异时。MSDA相较于传统的无监督域适应，需要处理更加复杂的多样性问题，即来自多个不同源域的数据。本文提出了一种新的理论保证的MSDA方法，名为STEM，它通过结合领域专家在本地训练各自的源域，形成一个综合的多源教师模型，该模型能够进行全局预测并处理混合源域的多样性。同时，STEM利用生成器或特征提取器来减少目标域与源域在潜在空间中的差距，使得学生模型能更好地模仿教师对源和目标样本的预测。 1. 介绍 深度学习的进步在有大量标注数据的情况下推动了视觉任务的学习，但当面临域移位时，模型的性能可能会下降。域适应（DA）技术应运而生，从浅层到深度，致力于缓解这个问题。多源域自适应（MSDA）则进一步扩展了这一概念，处理来自多个不同源的数据，以迁移到单一未标注的目标域。 MSDA的主要挑战在于：（i）如何管理并利用多个源域的多样性，以及（ii）如何缩小目标域与源域之间的差距。STEM方法针对这两个挑战提供了解决方案。首先，通过让每个源域的专家模型独立训练，然后集成这些专家的预测，创建一个综合的教师模型，这样可以捕捉源域的多样性和复杂性。其次，通过生成器或特征变换器来调整源域和目标域的特征分布，使得它们在潜在空间中更加接近，便于学生模型的学习。 2. 方法 STEM的核心是构建一个具有理论保证的框架，它结合了教师-学生学习和域适应策略。教师模型由多个源域的专家模型组成，它们的预测被用来指导学生模型的学习。同时，通过对抗性训练或生成对抗网络（GANs）来调整源域和目标域的特征，使得它们在统计上更加相似，从而减少域间隙。 3. 实验与分析 STEM在多个基准数据集上进行了广泛的实验，包括视觉识别任务，验证了其理论保证的有效性。实验结果表明，STEM在MSDA任务中达到了最先进的性能，为多源域适应提供了有力的解决方案。 4. 结论 通过提供理论保证和深度学习实践的结合，STEM为MSDA问题提供了一个强大的工具，展示了在处理多样性和域间隙挑战方面的优越性。这种方法不仅提高了模型在目标域上的泛化能力，也为未来的研究提供了深入理解多源域自适应的理论基础。 关键词：多源域自适应方法，理论保证的方法，混合的源域和目标域，进行大量实验的方法"