Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization

Multi-Scale and Multi-Layer Contrastive Learning for Domain Generalization

**1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？**
過去10年間で深層ニューラルネットワークは、学界と産業界の両方でコンピュータビジョン問題における速い進歩と重要な成果をもたらしてきました。しかし、最先端の画像分類手法でも、多くの実世界のアプリケーションが求める新しい視覚的な状況での汎用性は十分でないという問題があります。この研究では、そのような「ドメイン汎用化（Domain Generalization, DG）」問題に焦点を当てて、ネットワークの多層と多尺度表現を活用すれば深層畳み込みニューラルネットワークの汎用性が改善できると主張しています。

**2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？**
この研究の目的は、低レベルと高レベルの特徴を複数のスケールで組み合わせることで、ネットワークが潜在空間で表現を自動的に分離し、オブジェクトのドメイン不変属性を学習できるようにし、画像分類器のドメイン汎用化を改善するフレームワークを導入することです。さらに、堅牢な表現学習を促進するために、分布のシフトの下で抽出された表現が不変であることを目指す、コントラスティブ・ラーニングに触発された新しい目的関数を提案しています。これらは画像処理と深層学習の分野における学術的な独自性と創造性を備えています。

**3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？**
深層ニューラルネットワークはコンピュータビジョンの問題解決に大きな成功を収めていますが、新たな視覚環境への対応力、つまり「ドメイン汎用化」の問題が指摘されていました。そこから着想を得て、この研究では、ネットワークの多層・多尺度表現を利用することでその問題を解決するフレームワークの提案を行いました。また、複数の公開データセットに対する評価と実験により、その有用性を示すことで、深層学習における「ドメイン汎用化」課題解決の一つの方法として位置づけられます。

**4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？**
本研究では、画像分類器のドメイン汎用化を改善するフレームワークを提案しました。このフレームワークは、低レベルから高レベルまでの特徴を複数のスケールで組み合わせることで、ネットワークが潜在空間で表現を自動的に分離し、描かれたオブジェクトのドメインに依存しない属性を学習することを可能にしました。また、分布シフトに対する不変性を目指して抽出された表現を制約する新しい目的関数を提案し、PACS、VLCS、Office-Home、NICOといったドメイン汎用化データセットでその効果性を評価しました。

**5. 本研究の有効性はどのように検証した？**
広範な実験を通じて、本研究のフレームワークが他のDG手法を上回るパフォーマンスを持つことを示し、PACS、VLCS、Office-Home、NICOという各種ドメイン汎用化データセットで一貫して最先端の結果を出すことができることを証明しました。これにより、提案されたフレームワークと目的関数の有効性が検証されました。