Learning Generalizable Models via Disentangling Spurious and Enhancing Potential Correlations

📄 arXiv: 2401.05752v1 📥 PDF

作者: Na Wang, Lei Qi, Jintao Guo, Yinghuan Shi, Yang Gao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-11

💡 一句话要点

通过解耦虚假相关性与增强潜在相关性提升模型泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 领域泛化 虚假相关性 潜在相关性 卷积神经网络 多层感知机 模型泛化 特征学习

📋 核心要点

  1. 现有领域泛化方法在处理虚假相关性时存在不足，导致模型泛化能力受限。
  2. 本文提出通过频率限制模块和尾部交互模块，从样本和特征两个角度增强模型的领域不变表示。
  3. 实验结果显示，使用本文方法的模型在Digits-DG数据集上平均准确率达到92.30%，显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

领域泛化（DG）旨在通过多个源领域训练模型，以确保其能够良好地泛化到任意未见的目标领域。获取领域不变表示对于DG至关重要，因为它们能够捕捉数据的内在语义信息，减轻领域偏移的影响，并增强模型的泛化能力。本文通过解耦虚假相关性和增强潜在相关性，从样本和特征两个角度改善模型的泛化能力。我们开发了频率限制模块，引导模型关注对象特征与标签之间的相关性，从而解耦虚假相关性。同时，简单的尾部交互模块隐式增强了所有源领域样本之间的潜在相关性，促进了模型在多个领域获取领域不变表示的能力。实验结果表明，嵌入这两个模块的卷积神经网络（CNN）或多层感知机（MLP）在Digits-DG上实现了92.30%的平均准确率，表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决领域泛化中的虚假相关性问题，现有方法往往无法有效区分有用特征与干扰特征，导致模型在未见领域的表现不佳。

核心思路：通过引入频率限制模块和尾部交互模块，分别从样本和特征角度解耦虚假相关性并增强潜在相关性，以促进模型获取领域不变表示。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：频率限制模块用于样本处理，尾部交互模块用于特征增强。模型通过这两个模块的协同作用，提升了对领域不变特征的学习能力。

关键创新：最重要的创新在于频率限制模块的设计，它有效引导模型关注相关特征，解耦虚假相关性，而尾部交互模块则通过增强样本间的潜在相关性，提升了模型的泛化能力。

关键设计：在频率限制模块中，设计了特定的损失函数以引导模型关注重要特征；尾部交互模块则通过简单的交互机制增强样本间的相关性，确保模型能够学习到更具代表性的领域不变特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，嵌入频率限制模块和尾部交互模块的卷积神经网络或多层感知机在Digits-DG数据集上达到了92.30%的平均准确率，相较于基线模型有显著提升，展示了方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在需要跨领域泛化的任务中，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。通过提升模型的泛化能力，可以在实际应用中减少对大量标注数据的依赖，降低模型训练成本，提升模型在新领域的适应性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Domain generalization (DG) intends to train a model on multiple source domains to ensure that it can generalize well to an arbitrary unseen target domain. The acquisition of domain-invariant representations is pivotal for DG as they possess the ability to capture the inherent semantic information of the data, mitigate the influence of domain shift, and enhance the generalization capability of the model. Adopting multiple perspectives, such as the sample and the feature, proves to be effective. The sample perspective facilitates data augmentation through data manipulation techniques, whereas the feature perspective enables the extraction of meaningful generalization features. In this paper, we focus on improving the generalization ability of the model by compelling it to acquire domain-invariant representations from both the sample and feature perspectives by disentangling spurious correlations and enhancing potential correlations. 1) From the sample perspective, we develop a frequency restriction module, guiding the model to focus on the relevant correlations between object features and labels, thereby disentangling spurious correlations. 2) From the feature perspective, the simple Tail Interaction module implicitly enhances potential correlations among all samples from all source domains, facilitating the acquisition of domain-invariant representations across multiple domains for the model. The experimental results show that Convolutional Neural Networks (CNNs) or Multi-Layer Perceptrons (MLPs) with a strong baseline embedded with these two modules can achieve superior results, e.g., an average accuracy of 92.30% on Digits-DG.