Mixture-of-Experts Learner for Single Long-Tailed Domain Generalization

一般化 计算机科学 领域(数学分析) 水准点(测量) 人工智能 任务(项目管理) 机器学习 骨料(复合) 模式识别(心理学) 数学 数学分析 复合材料 经济 大地测量学 管理 材料科学 地理
作者
Mengzhu Wang,Jianlong Yuan,Zhibin Wang
标识
DOI:10.1145/3581783.3611871
摘要

Domain generalization (DG) refers to the task of training a model on multiple source domains and test it on a different target domain with different distribution. In this paper, we address a more challenging and realistic scenario known as Single Long-Tailed Domain Generalization, where only one source domain is available and the minority class in this domain has an abundance of instances in other domains. To tackle this task, we propose a novel approach called Mixture-of-Experts Learner for Single Long-Tailed Domain Generalization (MoEL), which comprises two key strategies. The first strategy is a simple yet effective data augmentation technique that leverages saliency maps to identify important regions on the original images and preserves these regions during augmentation. The second strategy is a new skill-diverse expert learning approach that trains multiple experts from a single long-tailed source domain and leverages mutual learning to aggregate their learned knowledge for the unknown target domain. We evaluate our method on various benchmark datasets, including Digits-DG, CIFAR-10-C, PACS, and DomainNet, and demonstrate its superior performance compared to previous single domain generalization methods. Additionally, the ablation study is also conducted to illustrate the inner workings of our approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wuy发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
sanyecai发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
4秒前
4秒前
Volcano发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
星辰大海应助拓小八采纳,获得10
7秒前
Tao发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Tangviva1988发布了新的文献求助10
8秒前
阳光沛柔发布了新的文献求助10
9秒前
SYLH应助cyn0762采纳,获得30
10秒前
14秒前
打打应助Tine采纳,获得30
15秒前
研友_VZG7GZ应助EED采纳,获得10
16秒前
缥缈问柳应助wjw采纳,获得10
16秒前
DijiaXu应助朝朝采纳,获得10
18秒前
sanyecai完成签到,获得积分10
18秒前
李健的小迷弟应助高铭泽采纳,获得10
21秒前
Zsl121完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
爆米花应助肖肖采纳,获得10
23秒前
23秒前
冬至完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
shenzhou9完成签到,获得积分10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
lll完成签到,获得积分20
28秒前
欣喜豌豆完成签到,获得积分10
30秒前
彭于晏应助雨过天晴采纳,获得10
30秒前
李健的小迷弟应助唐_采纳,获得10
31秒前
云辞忧发布了新的文献求助10
31秒前
华仔应助Livrik采纳,获得10
31秒前
EED发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
34秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988868
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531255
关于积分的说明 11253071
捐赠科研通 3269858
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804822
邀请新用户注册赠送积分活动 881994
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809035