Domain Adaptation: Kompakt erklärt

Was ist Domain Adaptation?

Domain Adaptation ist eine Unterart des Transfer Learning, die es Machine-Learning-Modellen, die wir in einer bestimmten Domäne – der sogenannten Quelldomäne – trainieren, ermöglicht, in einer anderen Domäne, der sogenannten Zieldomäne, gute Ergebnisse zu erzielen.

Für die Domain Adaptation wurden mehrere spezifische Techniken und Algorithmen entwickelt. Die Techniken der Domain Adaptation lassen sich grob in drei Kategorien einteilen:

• Instanzbasierte Methoden: Instanzbasierte Methoden wählen Beispiele aus der Quelldomäne aus und/oder gewichten sie neu, um die Unterschiede zwischen der Datenverteilung in der Quell- und der Zieldomäne zu verringern.
• Feature-basierte Methoden: Feature-basierte Methoden lernen Feature-Darstellungen, die über verschiedene Domänen hinweg invariant sind. Feature-basierte Methoden verwenden häufig Techniken wie Kernel-Methoden und Adversarial-Methoden.
• Parameterbasierte Methoden: Parameterbasierte Methoden übertragen Modellparameter, wie z. B. Modellgewichte, von der Quell- in die Zieldomäne. Diese Methoden verwenden häufig verschiedene Arten von Fine-Tuning oder Bayes'sche Methoden.

Unabhängig davon, ob wir instanzbasierte, merkmalsbasierte oder parameterbasierte Methoden verwenden, versuchen alle diese Techniken, die Unterschiede zwischen der Quell- und der Zieldomäne zu minimieren.

Was die Anwendungen betrifft, so verwenden wir Domain Adaptation häufig für eine Reihe von Machine-Learning- und KI-Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung und Computer Vision. Wir wenden Domain Adaptation häufig speziell bei Aufgaben an, bei denen es schwierig oder teuer ist, für die Zieldomäne beschriftete Daten zu erhalten. In solchen Fällen kann die Übertragung von Modellwissen von einer Domäne in eine andere das Modelltraining einfacher und kostengünstiger machen.

Domain Adaptation vs. Transfer Learning

Domain Adaptation und Transfer Learning sind ähnlich und sogar miteinander verwandt, aber es gibt Unterschiede.

Zunächst ist zu beachten, dass Domain Adaptation eine Art von Transfer Learning ist. Transfer Learning ist eine breitere Familie von Techniken, bei denen Wissen von einem Modell (in der Regel ein vortrainiertes Modell, das für eine bestimmte Domäne oder Aufgabe erstellt wurde) auf ein anderes Modell übertragen wird. Beim Transfer Learning versuchen wir, das „Wissen“ eines Modells (oft die vom Modell gelernten internen Repräsentationen) auf ein anderes Modell zu übertragen, um die Leistung des Zielmodells in irgendeiner Weise zu verbessern.

Wichtig ist, dass wir Transfer Learning in Situationen anwenden können, in denen die Aufgaben sehr unterschiedlich sind. Das Ziel besteht darin, die für eine Aufgabe gelernten Informationen zu nutzen, um die Leistung bei einer anderen Aufgabe zu verbessern. Beispielsweise könnten wir ein Modell für die Bildklassifizierung trainieren und dann das Wissen des Bildklassifizierungsmodells auf ein Objekterkennungsmodell „übertragen“.

Domain Adaptation hingegen ist etwas anders. Bei der Domain Adaptation sind die Aufgaben in der Regel ähnlich oder sogar identisch. Allerdings unterscheiden sich bei der Domain Adaptation die Datenverteilungen für die Quell- und Zieldomänen. Anstatt Wissen zu übertragen, um neue Aufgaben gut zu lösen, wird bei der Domain Adaptation Wissen übertragen, um in einer neuen Zieldomäne, in der die Datenverteilung oder die Bedingungen unterschiedlich sind, gute Ergebnisse zu erzielen. So könnten wir beispielsweise zunächst ein Modell anhand klarer, gut beleuchteter Bilder trainieren und dieses Modell dann so anpassen, dass es auch bei etwas unscharfen oder schlecht beleuchteten Bildern gute Ergebnisse liefert. Es handelt sich also fast um dieselbe Aufgabe, aber unter anderen Bedingungen (d. h. unterschiedlichen Lichtverhältnissen in den Bildern).

Es gibt noch einen weiteren Unterschied in Bezug auf die Daten. Domain Adaptation erfordert Zugriff auf einige Daten der Zieldomäne. Im Gegensatz zum Transfer Learning, sind die Daten für die Zieldomäne jedoch möglicherweise nicht gekennzeichnet. Tatsächlich verfügen wir in vielen Fällen nur über unmarkierte Daten für die Zieldomäne. Dies steht im Gegensatz zu vielen anderen Arten des Transfer Learning, bei denen wir manchmal neue Beispiele haben, um das neue Modell für die neue Zielaufgabe zu optimieren (Fine-Tuning). Da wir bei der Domain Adaptation von minimalen Trainingsdaten ausgehen, müssen wir uns daher oft auf spezielle Techniken verlassen, um den Übergang von der Quelldomäne zur Zieldomäne zu bewältigen.

Domain Adaptation vs. Domain Generalization

Domain Generalization und Domain Adaptation ähneln sich darin, dass sie sich beide darauf konzentrieren, wie die Modellleistung über unterschiedliche Domänen hinweg verbessert werden kann. Sie basieren jedoch auf unterschiedlichen Annahmen, die festlegen, wie und wann sie eingesetzt werden, und sie befassen sich mit unterschiedlichen Lernproblemen.

Unterschiedliche Verwendungszwecke

Bei der Domain Adaptation versuchen wir, ein Modell anhand von Daten aus einer bestimmten Domäne, der Quelldomäne, zu trainieren und dieses Modell dann an Daten für eine bestimmte Zieldomäne (die möglicherweise mit Labels versehen ist oder auch nicht) anzupassen. Bei der Domain Adaptation versuchen wir, ein Modell so anzupassen, dass es mit neuen Daten für die Zieldomäne funktioniert, ungeachtet der Unterschiede zwischen den Datenverteilungen für die Quell- und Zieldomäne. Um dies zu erreichen, versuchen wir, die Lücke zwischen den Verteilungen in der Quell- und Zieldomäne mit Techniken wie Fine-Tuning, Feature-Alignment und Instanz-Neugewichtung zu verringern. 

Bei der Domänenverallgemeinerung versuchen wir jedoch, ein Modell zu erstellen, das sich gut auf neue, zuvor unbekannte Zieldomänen verallgemeinern lässt, ohne dass diese neuen Domänen während des Trainingsprozesses explizit exponiert werden. Bei der Domänenverallgemeinerung versuchen wir also, dem Modell zu helfen, so zu lernen, dass es in einer Reihe von Domänen und Umgebungen gute Leistungen erbringt. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen die Zieldomäne unbekannt ist oder sich die Zieldomäne für das Modell im Laufe der Zeit ändern kann.

Unterschiedliche Datenverfügbarkeit

Bei der Domain Adaptation wird davon ausgegangen, dass wir Zugriff auf Daten für die Quelldomäne haben und dass wir auch Zugriff auf Daten für die Zieldomäne haben. Die Daten für die Zieldomäne sind jedoch möglicherweise nicht gekennzeichnet. Darüber hinaus ist es wichtig zu betonen, dass wir in der Regel für die Quelldomäne über viele Daten verfügen, für die Zieldomäne jedoch möglicherweise nur über sehr begrenzte Daten. 

Im Gegensatz dazu verfügen wir bei der Domänenverallgemeinerung in der Regel nicht über Daten für eine bestimmte Quelldomäne, sondern über Daten aus mehreren Quelldomänen. Was die Zieldomäne betrifft, so verfügen wir möglicherweise nicht über Daten für das Ziel. Tatsächlich kann bei der Domänenverallgemeinerung die Zieldomäne sogar unbekannt sein! Anstatt zu versuchen, ein Modell an eine bestimmte bekannte Zieldomäne anzupassen (für die wir möglicherweise Trainingsdaten haben), versucht die Domänenverallgemeinerung, ein Modell zu erstellen, das für einen größeren Bereich potenzieller Domänen robust ist.

Letztendlich hat die Domain Adaptation eine bestimmte Zieldomäne, und wir benötigen Zugriff auf Daten für diese Zieldomäne. Bei der Domain Generalization fehlt jedoch eine bestimmte Zieldomäne, und stattdessen wird versucht, Modelle zu erstellen, die sich gut auf unbekannte Domänen verallgemeinern lassen.

Methoden

Es gibt viele verschiedene Techniken, die wir für die Domain Adaptation verwenden können, aber vier der wichtigsten sind:

• Instance Reweightung
• Adversarial Domain Adaptation
• Fine-Tuning
• Domain-Adversarial Neural Networks (DANN)

Instance Reweightung

Instance Reweightung gewichtet Beispiele (d. h. „Instanzen“) in der Quelldomäne danach, wie ähnlich sie den Beispielen in der Zieldomäne sind.

Somit versucht die Instanz-Neugewichtung, Beispiele zu priorisieren, die den Daten in der Zieldomäne ähnlicher sind. Dadurch kann das mit Instanz-Neugewichtung trainierte Modell besser auf die Zieldomäne verallgemeinert werden.

Adversarial Domain Adaptation

Adversarial Domain Adaptation ist eine Technik zur Domänenadaption, die von Generative Adversarial Networks inspiriert ist.

Diese Technik verwendet zwei Elemente: einen Feature-Generator und einen Domänenklassifikator.  Diese beiden Elemente arbeiten gegeneinander. Der Klassifikator versucht, die Quell- und Zieldomänen zu unterscheiden, während der Generator versucht, Merkmale zu lernen, die eine Unterscheidung der beiden Domänen unmöglich machen. Diese konkurrierenden Elemente (das eine versucht zu unterscheiden, das andere versucht, eine Unterscheidung der Domänen unmöglich zu machen) erzeugen einen Merkmalsraum, der für beide Domänen gut funktioniert (d. h. einen domäneninvarianten Merkmalsraum). Dadurch kann das Modell sowohl in der Quell- als auch in der Zieldomäne gut funktionieren.

Fine-Tuning

Beim Fine-Tuning nehmen wir ein Modell, das wir mit Daten aus der Quelldomäne trainiert haben, und passen dieses Modell an, indem wir es mit Daten aus der neuen Zieldomäne weiter trainieren.

Diese Technik funktioniert gut, wenn wir über eine relativ große Datenmenge aus der Quelldomäne (für das Training des ursprünglichen Modells) verfügen und auch mindestens eine kleine Datenmenge für die neue Zieldomäne haben.

Domain-Adversarial Neural Networks (DANN)

Domain-Adversarial Neural Networks führen einen speziellen Klassifikator – einen Domain-Klassifikator – in den Trainingsprozess ein. 

Die Aufgabe des Domain-Klassifikators besteht darin, vorherzusagen, aus welcher Domäne ein Datenbeispiel stammt; aus der Quelldomäne oder der Zieldomäne. Der Domain-Klassifikator ist also wie ein Klassifizierungsmodell, das die Quelldomäne oder die Zieldomäne vorhersagt. Gleichzeitig versuchen DANNs jedoch auch, Merkmale zu generieren, die den Domänenklassifikator verwirren, um den Domänenklassifizierungsprozess zu erschweren.

Dieser gegensätzliche Prozess zwischen einem Klassifikator, der versucht, zwischen Quell- und Zieldomänen zu unterscheiden, und einem Merkmalsgenerierungsprozess, der diesen Klassifikator zu behindern versucht, zwingt das DANN letztendlich dazu, domäneninvariante Merkmale zu lernen. Das heißt, DANN zwingt das Modell, Merkmale zu lernen, die sowohl in der Quell- als auch in der Zieldomäne gut funktionieren.

Vorteile der Domain Adaptation

Domain Adaptation hat mehrere Vorteile, aber auf hoher Ebene besteht der Hauptvorteil darin, dass Domain Adaptation uns hilft, robuste Modelle in Situationen zu erstellen, in denen wir nur über begrenzte Mengen an beschrifteten Daten für eine Zieldomäne verfügen.

Umgang mit knappen Daten

Wenn wir über große Mengen an beschrifteten Daten aus einer verwandten Quelldomäne verfügen, können wir diese beschrifteten Daten zum Trainieren eines Modells verwenden und das Modell dann an die Zieldomäne (für die wir nur wenige Trainingsdaten haben) „anpassen“. Dadurch wird der Bedarf an zusätzlicher Datenerfassung und Beschriftung für die Zieldomäne reduziert, was kostspielig, zeitaufwändig oder sehr schwierig sein kann. 

Daher kann Domain Adaptation in Bereichen oder Situationen sehr nützlich sein, in denen domänenspezifische Daten teuer oder schwer zu beschaffen sind, wie beispielsweise bei bestimmten Arten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) oder der Bildverarbeitung.

Verbesserte Modellgeneralisierung

Mit dem Vorteil des geringeren Bedarfs an Datenressourcen geht eine verbesserte Modellgeneralisierung einher. Im Wesentlichen können wir mit Domain Adaptation Modellen helfen, sich auf neue Domänen und Umgebungen zu verallgemeinern, selbst mit begrenzten Trainingsdaten und Nachschulungen. Das heißt, wir können die Fähigkeit von Modellen verbessern, unter neuen Bedingungen mit begrenzten Nachschulungen gute Leistungen zu erbringen.

Darüber hinaus begrenzt diese verbesserte Verallgemeinerungsfähigkeit die Verschlechterung der Modellleistung, wenn wir das Modell unter realen Bedingungen einsetzen, die sich von den Bedingungen in den ursprünglichen Trainingsdaten unterscheiden können. Diese verbesserte Anpassungsfähigkeit führt zu besseren Modellen, die auch dann eine hohe Leistung aufrechterhalten können, wenn sich die Bedingungen, unter denen wir das Modell einsetzen, ändern.

Weitere Vorteile

Es gibt noch weitere Vorteile. Beispielsweise kann die Domain Adaptation die Kosten für das Modelltraining senken, da sie uns hilft, bestehende Modelle anzupassen, anstatt sie für eine neue Domain von Grund auf neu zu trainieren. Außerdem kann sie uns dabei helfen, Modelle schneller in neuen Domänen einzusetzen, da weniger umfangreiche Datenerfassung, Beschriftung und Modell-Retraining erforderlich sind.

Anwendungen

Wir können Domain Adaptation für eine Vielzahl von Anwendungen und Anwendungsfällen einsetzen, um die Leistung von Modellen zu verbessern, wenn wir Datenverteilungen haben, die sich zwischen Quell- und Zieldomänen ändern oder unterscheiden.

Einige viel beachtete Anwendungsfälle finden sich jedoch in folgenden Bereichen:

• selbstfahrende Autos
• medizinische Bildgebung
• natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Robotik

Selbstfahrende Autos

Um selbstfahrende Autos zu trainieren, sammeln wir häufig Daten aus bestimmten Umgebungen oder unter bestimmten Bedingungen, wie beispielsweise bei sonnigem Wetter oder in städtischen Umgebungen.

Nachdem wir Modelle anhand von Daten aus diesen bestimmten Domänen (z. B. sonniges Wetter) trainiert haben, können wir die Domänenadaption nutzen, um diese Modelle so anzupassen, dass sie auf neue Umgebungen oder Bedingungen, wie beispielsweise Regenwetter oder ländlichere Umgebungen, verallgemeinert werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass diese autonomen Fahrzeuge unter verschiedenen Bedingungen und Einstellungen gut funktionieren, was wiederum die Sicherheit erhöht.

Medizinische Bildgebung

In der medizinischen Bildgebung trainieren wir Modelle häufig mit gekennzeichneten Daten aus einer bestimmten Einrichtung oder mit bestimmten medizinischen Geräten.

Beispielsweise könnten wir medizinische Bilddaten aus einem bestimmten Krankenhaus oder einer Gruppe von Krankenhäusern sammeln, die bestimmte Geräte verwenden, und dann ein Modell anhand dieses spezifischen medizinischen Bilddatensatzes trainieren. Mithilfe der Domain Adaptation können wir dann das auf Daten aus einem engen Bereich (z. B. einem bestimmten Krankenhaus) trainierte Modell anpassen, damit es auf einen neuen Zielbereich (z. B. ein anderes Krankenhaus) verallgemeinert werden kann.

Durch diese Verwendung der Domain Adaptation wird der Bedarf an zusätzlichem Modell-Retraining oder Fine-Tuning sowie die kostspielige Datenerfassung und Beispielkennzeichnung, die mit diesen Retraining-Maßnahmen einhergehen können, verringert. Im Kontext der medizinischen Bildgebung kann die Domain Adaptation somit die Anwendbarkeit medizinischer Bildgebungsmodelle auf ein breiteres Spektrum von Umständen und Datendomänen erhöhen.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

In der NLP können wir die Domain Adaptation nutzen, um ein mit Textdaten aus einer Domäne trainiertes Modell an eine neue Domäne anzupassen.

Nehmen wir beispielsweise an, wir haben ein Modell trainiert, um anhand von Daten aus Produktbewertungen eine Sentimentanalyse durchzuführen. Wir könnten dann Domain Adaptation verwenden, um dieses Sentiment-Analyse-Modell so anzupassen, dass es in einer neuen Domäne, wie beispielsweise Social-Media-Beiträgen, gute Ergebnisse liefert.

In der NLP können wir also Domain Adaptation einsetzen, um Modellen zu helfen, in einer Vielzahl von Textdatensätzen gute Ergebnisse zu erzielen, und so die Vielseitigkeit von NLP-Modellen zu erhöhen.

Robotik

In der Robotik können wir Domain Adaptation einsetzen, um Robotersteuerungsmodelle an neue Umgebungen und Bedingungen anzupassen (ähnlich wie beim autonomen Fahren). Beispielsweise könnten wir einen Roboter zunächst in einer etwas eingeschränkten Umgebung (z. B. in einem Labor), mit spezifischer Beleuchtung und bestimmten Objekttypen in der Umgebung trainieren.

Nach dem Training eines Roboters in dieser eingeschränkten Umgebung können Sie die Domänenadaption nutzen, um den Roboter an neue reale Umgebungen mit anderen Lichtverhältnissen oder anderen Objekten anzupassen. So können wir Domain Adaptation nutzen, um einen in einer eingeschränkten Umgebung trainierten Roboter an spezifischere oder komplexere Umgebungen anzupassen, beispielsweise an eine Haushalts- oder Industrieumgebung.

Fazit

Domain Adaptation ist eine leistungsstarke Technik, mit der wir Modelle an neue Umgebungen und Umstände anpassen können, die sich von den Umgebungen unterscheiden, aus denen wir die Trainingsdaten gesammelt haben.

Durch den Einsatz von Domain-Adaptation-Techniken wie Adversarial Domain Adaptation, Fine-Tuning von DANNs und anderen können wir unsere Modelle flexibler für Aufgaben wie Computer Vision und NLP machen, insbesondere wenn wir nur über begrenzte Trainingsdaten für neue oder sich schnell verändernde Domänen verfügen.