Towards Trustworthy Unsupervised Domain Adaptation: A Representation Learning Perspective for Enhancing Robustness, Discrimination, and Generalization

📄 arXiv: 2406.13180v1 📥 PDF

作者: Jia-Li Yin, Haoyuan Zheng, Ximeng Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-19

💡 一句话要点

提出MIRoUDA，从表征学习角度提升鲁棒无监督领域自适应性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无监督领域自适应 鲁棒性 互信息 表征学习 对抗训练

📋 核心要点

  1. 现有RoUDA方法侧重于生成更强的对抗样本，忽略了如何有效利用这些样本进行学习，导致性能瓶颈。
  2. MIRoUDA利用互信息优化，旨在提升表征的鲁棒性、区分性和泛化性，从而实现更有效的跨域知识迁移。
  3. 实验结果表明，MIRoUDA在多个基准测试中显著超越了现有最先进方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

鲁棒无监督领域自适应(RoUDA)旨在实现从有标签源域到无标签目标域的干净且鲁棒的跨域知识迁移。现有工作主要通过在基于自训练流程的UDA中直接注入对抗训练(AT)，并致力于生成更好的对抗样本(AEs)来进行AT。尽管取得了显著进展，但这些方法只关注于寻找更强的AEs，而忽略了如何更好地从这些AEs中学习，从而导致结果不尽如人意。本文从表征学习的角度研究了鲁棒UDA，并利用互信息理论设计了一种新算法，称为MIRoUDA。具体而言，通过互信息优化，MIRoUDA旨在实现鲁棒UDA中高度期望的三个特性，即鲁棒性、区分性和泛化性。我们相应地提出了一个双模型框架用于鲁棒UDA学习。在各种基准上的大量实验验证了所提出的MIRoUDA的有效性，我们的方法大大超过了最先进水平。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决鲁棒无监督领域自适应(RoUDA)问题，即在源域和目标域数据分布存在差异的情况下，如何利用有标签的源域数据训练模型，使其在无标签的目标域上具有良好的泛化能力和鲁棒性。现有方法主要集中于通过对抗训练生成更强的对抗样本，但忽略了如何更好地从这些对抗样本中学习，导致模型性能提升有限。

核心思路：论文的核心思路是从表征学习的角度出发，通过优化源域和目标域数据的表征，使其具有鲁棒性、区分性和泛化性。具体而言，利用互信息最大化来约束表征空间，使得模型能够学习到更具领域不变性的特征，从而提高模型在目标域上的性能。

技术框架：MIRoUDA采用双模型框架，包含两个模型：一个用于生成对抗样本，另一个用于学习鲁棒表征。整体流程如下：1) 使用源域数据训练初始模型；2) 利用对抗训练生成对抗样本；3) 通过互信息优化，约束两个模型的表征空间，使其具有鲁棒性、区分性和泛化性；4) 使用自训练策略，利用目标域数据进一步提升模型性能。

关键创新：论文的关键创新在于将互信息理论引入到鲁棒无监督领域自适应中，通过互信息优化来约束表征空间，从而提升模型的鲁棒性、区分性和泛化性。与现有方法相比，MIRoUDA不仅关注于生成更强的对抗样本，更注重于如何更好地从这些对抗样本中学习，从而实现更有效的跨域知识迁移。

关键设计：MIRoUDA的关键设计包括：1) 使用对抗训练生成对抗样本，提高模型的鲁棒性；2) 利用互信息最大化，约束源域和目标域数据的表征空间，使其具有领域不变性；3) 采用双模型框架，分别负责生成对抗样本和学习鲁棒表征；4) 使用自训练策略，利用目标域数据进一步提升模型性能。具体的损失函数包括对抗损失、互信息损失和分类损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MIRoUDA在多个RoUDA基准测试中取得了显著的性能提升，大幅超越了现有最先进方法。具体性能数据在论文中给出，表明该方法在提升模型鲁棒性、区分性和泛化性方面具有显著优势。实验结果验证了互信息优化在鲁棒无监督领域自适应中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像识别、自然语言处理等领域，尤其是在数据分布存在差异的情况下，例如：医疗影像分析（不同医院的设备差异）、自动驾驶（不同天气和光照条件）等。通过提升模型的鲁棒性和泛化性，可以减少对大量标注数据的依赖，降低模型部署成本，并提高实际应用效果。

📄 摘要（原文）

Robust Unsupervised Domain Adaptation (RoUDA) aims to achieve not only clean but also robust cross-domain knowledge transfer from a labeled source domain to an unlabeled target domain. A number of works have been conducted by directly injecting adversarial training (AT) in UDA based on the self-training pipeline and then aiming to generate better adversarial examples (AEs) for AT. Despite the remarkable progress, these methods only focus on finding stronger AEs but neglect how to better learn from these AEs, thus leading to unsatisfied results. In this paper, we investigate robust UDA from a representation learning perspective and design a novel algorithm by utilizing the mutual information theory, dubbed MIRoUDA. Specifically, through mutual information optimization, MIRoUDA is designed to achieve three characteristics that are highly expected in robust UDA, i.e., robustness, discrimination, and generalization. We then propose a dual-model framework accordingly for robust UDA learning. Extensive experiments on various benchmarks verify the effectiveness of the proposed MIRoUDA, in which our method surpasses the state-of-the-arts by a large margin.