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Transporte óptimo para la adaptación del dominio mediante modelos de mezcla gaussiana

Created by
  • Haebom

Autor

Eduardo Fernandes Montesuma, Fred Maurice Ngol y Mboula, Antoine Souloumiac

Describir

Este artículo aborda el problema de que los sistemas de aprendizaje automático operan bajo el supuesto de que los datos de entrenamiento y prueba se muestrean de distribuciones de probabilidad fijas, pero en la práctica este supuesto rara vez se confirma debido a los cambios en las condiciones de adquisición de datos. Por lo tanto, estudiamos cómo realizar una adaptación de dominio no supervisada con un acceso mínimo a los datos con nuevas condiciones para aprender un modelo que sea robusto a los cambios en la distribución de datos. En particular, analizamos los cambios de distribución utilizando el transporte óptimo, que permite el mapeo entre dominios, pero para abordar el alto costo computacional de los métodos de transporte óptimo existentes, exploramos el transporte óptimo entre modelos de mezcla gaussiana (GMM). El uso de GMM reduce efectivamente la complejidad computacional y demostramos que es más eficiente que los métodos existentes de adaptación de dominio superficial a través de nueve puntos de referencia y un total de 85 tareas de adaptación, y que escala bien con respecto al número de muestras (n) y la dimensionalidad (d).

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos un método de adaptación de dominio no supervisado que es más eficiente que los métodos existentes a través del transporte óptimo utilizando modelos de mezcla gaussiana (GMM).
Presentamos un método escalable en términos de número de muestras y dimensionalidad.
Verificamos la eficiencia y el rendimiento del método a través de resultados experimentales utilizando conjuntos de datos reales.
Limitations:
Debido a que utiliza un modelo de mezcla gaussiana (GMM), su aplicación puede limitarse a distribuciones de datos complejas que no están bien representadas por el GMM.
El tipo y el alcance del conjunto de datos de referencia pueden ser limitados. Podría ser necesario realizar experimentos con conjuntos de datos más diversos.
Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método presentado en este artículo.
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