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Transport optimal pour l'adaptation de domaine grâce à des modèles de mélange gaussien

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  • Haebom

Auteur

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

Contour

Cet article aborde le problème suivant : les systèmes d’apprentissage automatique fonctionnent sous l’hypothèse que les données d’apprentissage et de test sont échantillonnées à partir de distributions de probabilité fixes. Or, en pratique, cette hypothèse est rarement confirmée en raison de l’évolution des conditions d’acquisition des données. Par conséquent, nous étudions comment réaliser une adaptation de domaine non supervisée avec un accès minimal aux données et de nouvelles conditions afin d’apprendre un modèle robuste aux variations de distribution des données. Plus précisément, nous analysons les variations de distribution en utilisant le transport optimal, qui permet la cartographie entre domaines. Cependant, pour pallier le coût de calcul élevé des méthodes de transport optimal existantes, nous explorons le transport optimal entre modèles de mélange gaussien (GMM). L’utilisation de GMM réduit efficacement la complexité de calcul et nous démontrons, à travers neuf tests et un total de 85 tâches d’adaptation, qu’elle est plus efficace que les méthodes d’adaptation de domaine superficielles existantes, et qu’elle s’adapte bien au nombre d’échantillons (n) et à la dimensionnalité (d).

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nous présentons une méthode d'adaptation de domaine non supervisée qui est plus efficace que les méthodes existantes grâce au transport optimal utilisant des modèles de mélange gaussien (GMM).
Nous présentons une méthode évolutive en termes de nombre d’échantillons et de dimensionnalité.
Nous vérifions l’efficacité et la performance de la méthode à travers des résultats expérimentaux utilisant des ensembles de données réels.
Limitations:
Parce qu’il utilise un modèle de mélange gaussien (GMM), son application peut être limitée à des distributions de données complexes qui ne sont pas bien représentées par le GMM.
Le type et la portée de l'ensemble de données de référence peuvent être limités. Des expérimentations sur des ensembles de données plus diversifiés peuvent être nécessaires.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation de la méthode présentée dans cet article.
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