带条件匹配的交叉注意力机制在多目标领域适应中的应用

《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》：Cross-Attention With Conditional Matching for Multi-Target Domain Adaptation

多目标领域自适应通过跨注意力机制和条件匹配解决分布差异与异质性问题，提升模型适应能力。

　　

摘要：

作为机器学习的一个新兴方向，多目标领域适应（MTDA）旨在解决将模型适配到多个目标领域的挑战。然而，现有的研究往往专注于单目标领域适应，或者未能深入探讨与多个目标领域相关的复杂性。因此，关于MTDA的全面研究和探索明显不足。为此，我们提出了一种结合条件匹配的跨注意力机制，以克服领域差异、多目标领域异质性和可扩展性所带来的挑战。首先，我们设计了一种新颖的多目标条件匹配方法，该方法利用最近邻原理来对样本分布进行对齐。这种策略考虑了每个目标领域的独特特征，从而促进了跨多个领域的自适应适应。此外，我们使用Transformer模块并精心设计了跨注意力机制，以促进源领域与目标领域之间以及目标领域之间的分布对齐，从而减少多个领域之间的差异。通过将跨注意力机制整合到训练阶段，实现了跨领域分布的有效对齐，提高了该方法的可适应性和性能。最终，我们的方法展示了有效的且优越的实验结果，证明了我们工作的意义。

引言

在当前这个大数据泛滥和机器学习技术不断进步的时代，开发能够有效适应多种领域的模型变得尤为重要。然而，当前传统的监督学习方法依赖于标记数据进行模型训练，这带来了诸如大规模数据集的手动注释耗时且成本高昂等挑战，使得某些领域或任务难以实现[1]、[2]、[3]。这一限制严重阻碍了机器学习算法在现实世界应用中的广泛采用和部署。为应对这些挑战，无监督领域适应（UDA）应运而生。UDA利用源领域的现有标记数据和目标领域的未标记数据来弥合领域差距，促进知识迁移，从而减少了对大量手动注释的需求[4]、[5]、[6]。传统的UDA方法[7]、[8]、[9]、[10]、[11]主要集中在从单个源领域向目标领域转移知识，假设数据分布是不同的。然而，在实际情况下，通常存在多个目标领域，每个领域都具有独特的属性和复杂性。因此，研究界出现了一个新的研究方向，即多目标领域适应（MTDA）[12]、[13]、[14]，它致力于使模型具备同时适应多个相互关联领域的能力。