論文の概要: The Effect of Data Ordering in Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05857v1
• Date: Wed, 8 Jan 2020 20:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 09:50:21.025849
• Title: The Effect of Data Ordering in Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類におけるデータ順序付けの効果
• Authors: Ethem F. Can, Aysu Ezen-Can
• Abstract要約: 本稿では,これらの機械に供給する成分であるデータに焦点をあてる。 我々は、ImageNetデータセットを用いた画像分類タスクの実験を行い、より高い分類精度を得るために、いくつかのデータ順序付けが他のデータよりも優れていることを示す。 ここでの私たちのゴールは、パラメータやモデルアーキテクチャだけでなく、データ順序付けがより良い結果を得る上で有意であることを示すことです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success stories from deep learning models increase every day spanning different tasks from image classification to natural language understanding. With the increasing popularity of these models, scientists spend more and more time finding the optimal parameters and best model architectures for their tasks. In this paper, we focus on the ingredient that feeds these machines: the data. We hypothesize that the data ordering affects how well a model performs. To that end, we conduct experiments on an image classification task using ImageNet dataset and show that some data orderings are better than others in terms of obtaining higher classification accuracies. Experimental results show that independent of model architecture, learning rate and batch size, ordering of the data significantly affects the outcome. We show these findings using different metrics: NDCG, accuracy @ 1 and accuracy @ 5. Our goal here is to show that not only parameters and model architectures but also the data ordering has a say in obtaining better results.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの成功ストーリーは、画像分類から自然言語理解まで、さまざまなタスクにまたがる毎日増加します。 これらのモデルの人気が高まる中、科学者はタスクに最適なパラメータや最良のモデルアーキテクチャを見つけるのにますます時間を費やしている。 本稿では,これらの機械に供給する成分であるデータに焦点をあてる。 データの順序付けがモデルの性能に与える影響を仮定する。 この目的のために,imagenetデータセットを用いた画像分類タスクの実験を行い,高い分類精度を得るために,データ順序付けが他よりも優れていることを示す。 実験の結果,モデルアーキテクチャや学習率,バッチサイズによらず,データの順序付けが結果に大きく影響することがわかった。 ndcg、精度@1、精度@5と異なる指標を用いて、これらの結果を示す。 ここでの目標は、パラメータやモデルアーキテクチャだけでなく、データ順序付けによってよりよい結果が得られることを示すことです。

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