Confounder Balancing in Adversarial Domain Adaptation for Pre-Trained Large Models Fine-Tuning

📄 arXiv: 2310.16062v1 📥 PDF

作者: Shuoran Jiang, Qingcai Chen, Yang Xiang, Youcheng Pan, Xiangping Wu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-10-24

💡 一句话要点

提出对抗性领域适应中的混杂因素平衡方法以优化大模型微调

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗性领域适应 混杂因素平衡 预训练模型 特征提取 自然语言处理 计算机视觉 领域不变表示 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的对抗性领域适应方法未能有效处理混杂因素，导致源领域与目标领域之间的分布差异。
  2. 本研究提出的ADA-CBF方法通过引入混杂因素分类器，联合训练以平衡源领域与目标领域的混杂因素分布。
  3. 实验结果表明，ADA-CBF在自然语言处理和计算机视觉任务中显著优于当前最先进的模型，提升了领域适应性能。

📝 摘要（中文）

预训练的大模型（PLMs）在处理特定任务时表现出色，能够在没有直接训练数据的情况下进行知识迁移。然而，现有的对抗性领域适应（ADA）方法未能有效考虑混杂因素，这导致源数据分布与目标领域之间的差异。本研究提出了一种针对PLMs微调的对抗性领域适应与混杂因素平衡方法（ADA-CBF）。该方法通过联合训练特征提取器、领域分类器和混杂因素分类器，利用对抗损失来改善领域不变表示学习，并平衡源领域与未测量领域的混杂因素分布。与现有ADA方法相比，ADA-CBF能够正确识别领域不变特征中的混杂因素，从而消除提取特征中的混杂偏差。实验证明，ADA-CBF在自然语言处理和计算机视觉任务中优于最新的GPT-4、LLaMA2和ViT等方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决对抗性领域适应中混杂因素未被有效考虑的问题。现有方法在源领域与目标领域之间存在显著的分布差异，导致模型性能下降。

核心思路：论文提出的ADA-CBF方法通过引入混杂因素分类器，联合训练特征提取器、领域分类器和混杂因素分类器，利用对抗损失来改善领域不变表示学习，并平衡混杂因素的分布。

技术框架：ADA-CBF的整体架构包括三个主要模块：预训练的大模型作为特征提取器，领域分类器用于区分源领域与目标领域，混杂因素分类器用于识别和调整混杂因素。所有模块通过对抗损失进行联合训练。

关键创新：ADA-CBF的主要创新在于能够有效识别和消除领域不变特征中的混杂因素偏差，这一能力在现有ADA方法中尚未实现。

关键设计：在损失函数设计上，ADA-CBF引入了对抗损失，以增强领域不变表示的学习效果。同时，混杂因素分类器的设计为可插拔式，能够适应可测量、不可测量或部分可测量的环境。该设计使得ADA-CBF在多种应用场景中具有更高的灵活性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ADA-CBF在自然语言处理和计算机视觉任务中表现优异，超越了最新的GPT-4、LLaMA2和ViT等模型，提升幅度显著，具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉等多个领域，尤其是在需要进行领域适应的任务中。通过有效平衡混杂因素，ADA-CBF能够提升模型在不同领域的泛化能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The excellent generalization, contextual learning, and emergence abilities in the pre-trained large models (PLMs) handle specific tasks without direct training data, making them the better foundation models in the adversarial domain adaptation (ADA) methods to transfer knowledge learned from the source domain to target domains. However, existing ADA methods fail to account for the confounder properly, which is the root cause of the source data distribution that differs from the target domains. This study proposes an adversarial domain adaptation with confounder balancing for PLMs fine-tuning (ADA-CBF). The ADA-CBF includes a PLM as the foundation model for a feature extractor, a domain classifier and a confounder classifier, and they are jointly trained with an adversarial loss. This loss is designed to improve the domain-invariant representation learning by diluting the discrimination in the domain classifier. At the same time, the adversarial loss also balances the confounder distribution among source and unmeasured domains in training. Compared to existing ADA methods, ADA-CBF can correctly identify confounders in domain-invariant features, thereby eliminating the confounder biases in the extracted features from PLMs. The confounder classifier in ADA-CBF is designed as a plug-and-play and can be applied in the confounder measurable, unmeasurable, or partially measurable environments. Empirical results on natural language processing and computer vision downstream tasks show that ADA-CBF outperforms the newest GPT-4, LLaMA2, ViT and ADA methods.