Towards Unified and Effective Domain Generalization
作者: Yiyuan Zhang, Kaixiong Gong, Xiaohan Ding, Kaipeng Zhang, Fangrui Lv, Kurt Keutzer, Xiangyu Yue
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-16
备注: Project Website: https://invictus717.github.io/Generalization/
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出UniDG框架以提升领域泛化性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 领域泛化 模型微调 无监督学习 灾难性遗忘 计算机视觉 深度学习 模型适应性
📋 核心要点
- 现有领域泛化方法在处理分布外数据时效果不佳，尤其在模型微调阶段面临高成本和灾难性遗忘问题。
- UniDG框架通过在推理阶段微调模型，采用无监督学习方式来学习测试数据分布，并引入惩罚项以减少遗忘。
- 在12种不同的视觉骨干网络上，UniDG在DomainBed数据集上平均提升了5.4%的准确率，验证了其有效性和适用性。
📝 摘要（中文）
我们提出了一个新颖的统一框架UniDG，用于领域泛化，能够显著提升基础模型在分布外数据上的泛化性能，无论其架构如何。UniDG的核心思想是在推理阶段对模型进行微调，从而节省迭代训练的成本。具体而言，我们鼓励模型以无监督的方式学习测试数据的分布，并对模型参数的更新步骤施加惩罚。该惩罚项有效减少了灾难性遗忘问题，最大限度地保留了原始模型中的有价值知识。实验证明，在12个视觉骨干网络上，UniDG在DomainBed上平均提升了5.4%的准确率，展示了其优越性和通用性。代码已公开发布在https://github.com/invictus717/UniDG。
🔬 方法详解
问题定义：当前领域泛化方法在处理分布外数据时，往往面临高昂的训练成本和灾难性遗忘的问题，导致模型性能下降。
核心思路：UniDG的核心思路是在推理阶段对模型进行微调，利用无监督学习来适应测试数据的分布，同时通过惩罚项来限制模型参数的更新，从而保留原有知识。
技术框架：UniDG的整体架构包括数据输入、无监督学习模块、模型微调模块和惩罚项计算模块。模型在推理阶段接收测试数据，通过无监督方式学习其分布，并进行适当的参数更新。
关键创新：UniDG的关键创新在于将微调过程引入推理阶段，并通过惩罚项有效减少灾难性遗忘，最大限度保留原有模型知识。这一设计与传统的训练阶段微调方法本质上不同。
关键设计：在设计中，惩罚项的设置至关重要，它通过限制模型参数的变化幅度来防止知识遗忘。此外，模型架构的选择涵盖了CNN、MLP和Transformer等多种类型，以确保框架的通用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，UniDG在12种视觉骨干网络上进行了评估，平均在DomainBed数据集上提升了5.4%的准确率。这一结果显著优于现有的领域泛化方法，展示了UniDG的优越性和广泛适用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理和其他需要领域泛化的任务。通过提升模型在新领域的适应能力，UniDG能够为实际应用提供更强的鲁棒性，尤其是在数据分布变化频繁的场景中。未来，UniDG有望推动更多领域的智能应用发展。
📄 摘要（原文）
We propose $\textbf{UniDG}$, a novel and $\textbf{Uni}$fied framework for $\textbf{D}$omain $\textbf{G}$eneralization that is capable of significantly enhancing the out-of-distribution generalization performance of foundation models regardless of their architectures. The core idea of UniDG is to finetune models during the inference stage, which saves the cost of iterative training. Specifically, we encourage models to learn the distribution of test data in an unsupervised manner and impose a penalty regarding the updating step of model parameters. The penalty term can effectively reduce the catastrophic forgetting issue as we would like to maximally preserve the valuable knowledge in the original model. Empirically, across 12 visual backbones, including CNN-, MLP-, and Transformer-based models, ranging from 1.89M to 303M parameters, UniDG shows an average accuracy improvement of +5.4% on DomainBed. These performance results demonstrate the superiority and versatility of UniDG. The code is publicly available at https://github.com/invictus717/UniDG