論文の概要: Mitigating Dataset Imbalance via Joint Generation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05524v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 18:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:41:53.687735
• Title: Mitigating Dataset Imbalance via Joint Generation and Classification
• Title（参考訳）: 共同生成と分類によるデータセットの不均衡の緩和
• Authors: Aadarsh Sahoo, Ankit Singh, Rameswar Panda, Rogerio Feris, Abir Das
• Abstract要約: 教師付きディープラーニング手法は、コンピュータビジョンの多くの実践的応用において大きな成功を収めている。 バイアスや不均衡データに対する顕著な性能劣化は、これらの手法の信頼性に疑問を投げかける。 ニューラルネットワーク分類器とGAN(Generative Adversarial Networks)を組み合わせた共同データセット修復戦略を提案する。 重度のクラス不均衡に対する分類器とGANの堅牢性向上に寄与することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.57577266707809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised deep learning methods are enjoying enormous success in many practical applications of computer vision and have the potential to revolutionize robotics. However, the marked performance degradation to biases and imbalanced data questions the reliability of these methods. In this work we address these questions from the perspective of dataset imbalance resulting out of severe under-representation of annotated training data for certain classes and its effect on both deep classification and generation methods. We introduce a joint dataset repairment strategy by combining a neural network classifier with Generative Adversarial Networks (GAN) that makes up for the deficit of training examples from the under-representated class by producing additional training examples. We show that the combined training helps to improve the robustness of both the classifier and the GAN against severe class imbalance. We show the effectiveness of our proposed approach on three very different datasets with different degrees of imbalance in them. The code is available at https://github.com/AadSah/ImbalanceCycleGAN .
• Abstract（参考訳）: 改良されたディープラーニング手法は、コンピュータビジョンの多くの実践的応用において大きな成功を収めており、ロボット工学に革命をもたらす可能性がある。 しかし、バイアスや不均衡データに対する顕著な性能劣化は、これらの手法の信頼性に疑問を投げかける。 本研究では,特定のクラスに対する注釈付きトレーニングデータの過度な表現と,その深層分類と生成方法への影響から,データセットの不均衡の観点からこれらの疑問を解決した。 本稿では,ニューラルネットワーク分類器とgan(generative adversarial networks)を組み合わせることにより,学習例の不足を補う共同データセット修復戦略を提案する。 重度のクラス不均衡に対する分類器とGANの堅牢性向上に寄与することを示す。 提案手法は,不均衡の程度が異なる3つの全く異なるデータセットに対して有効であることを示す。 コードはhttps://github.com/AadSah/Im BalanceCycleGANで入手できる。

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