論文の概要: On Feature Normalization and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11102v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 20:18:27.700031
• Title: On Feature Normalization and Data Augmentation
• Title（参考訳）: 特徴正規化とデータ拡張について
• Authors: Boyi Li and Felix Wu and Ser-Nam Lim and Serge Belongie and Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: モーメント交換は、認識モデルにもモーメント情報を利用するようモデルに促す。 我々は、あるトレーニングイメージの学習した特徴のモーメントを、別のトレーニングイメージのモーメントに置き換え、ターゲットラベルを補間する。 我々のアプローチは高速で、機能空間で完全に動作し、以前の方法と異なる信号が混在しているため、既存の拡張アプローチと効果的に組み合わせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.115583969831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The moments (a.k.a., mean and standard deviation) of latent features are often removed as noise when training image recognition models, to increase stability and reduce training time. However, in the field of image generation, the moments play a much more central role. Studies have shown that the moments extracted from instance normalization and positional normalization can roughly capture style and shape information of an image. Instead of being discarded, these moments are instrumental to the generation process. In this paper we propose Moment Exchange, an implicit data augmentation method that encourages the model to utilize the moment information also for recognition models. Specifically, we replace the moments of the learned features of one training image by those of another, and also interpolate the target labels -- forcing the model to extract training signal from the moments in addition to the normalized features. As our approach is fast, operates entirely in feature space, and mixes different signals than prior methods, one can effectively combine it with existing augmentation approaches. We demonstrate its efficacy across several recognition benchmark data sets where it improves the generalization capability of highly competitive baseline networks with remarkable consistency.
• Abstract（参考訳）: 遅延特徴のモーメント(平均偏差と標準偏差)は、画像認識モデルのトレーニング時にノイズとして除去され、安定性を高め、トレーニング時間を短縮する。 しかし、画像生成の分野では、モーメントがより中心的な役割を果たす。 サンプルの正規化と位置の正規化から抽出したモーメントは、画像のスタイルや形状情報を大まかに捉えることができる。 廃棄される代わりに、これらの瞬間は生成プロセスに役立ちます。 本稿では、モデルが認識モデルにもモーメント情報を利用するように促す暗黙のデータ拡張手法であるモーメント交換を提案する。 具体的には、あるトレーニングイメージの学習した特徴のモーメントを、別のトレーニングイメージのモーメントに置き換え、ターゲットラベルを補間し、モデルに正規化された特徴に加えて、モーメントからトレーニング信号の抽出を強制する。 我々のアプローチは高速で、機能空間で完全に動作し、以前の方法と異なる信号が混在しているため、既存の拡張アプローチと効果的に組み合わせることができる。 高い競争力を持つベースラインネットワークの一般化能力を向上させるために,いくつかの評価ベンチマークデータセットで有効性を示す。

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