論文の概要: Restrained Generative Adversarial Network against Overfitting in Numeric Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13549v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 13:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 20:07:33.200683
• Title: Restrained Generative Adversarial Network against Overfitting in Numeric Data Augmentation
• Title（参考訳）: 数値データ拡張におけるオーバーフィッティングに対する制約付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク
• Authors: Wei Wang, Yimeng Chai, Tao Cui, Chuang Wang, Baohua Zhang, Yue Li, Yi An
• Abstract要約: Generative Adversarial Network (GAN) は、画像データセットを増強する一般的なスキームの1つである。 本研究では, GAN における生成元 G が低次元空間における数値データの生成に失敗することを示す。 本稿では,過度な適合を抑制するため,損失関数の独立性を理論的に抑制する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.265768052866786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent studies, Generative Adversarial Network (GAN) is one of the popular schemes to augment the image dataset. However, in our study we find the generator G in the GAN fails to generate numerical data in lower-dimensional spaces, and we address overfitting in the generation. By analyzing the Directed Graphical Model (DGM), we propose a theoretical restraint, independence on the loss function, to suppress the overfitting. Practically, as the Statically Restrained GAN (SRGAN) and Dynamically Restrained GAN (DRGAN), two frameworks are proposed to employ the theoretical restraint to the network structure. In the static structure, we predefined a pair of particular network topologies of G and D as the restraint, and quantify such restraint by the interpretable metric Similarity of the Restraint (SR). While for DRGAN we design an adjustable dropout module for the restraint function. In the widely carried out 20 group experiments, on four public numerical class imbalance datasets and five classifiers, the static and dynamic methods together produce the best augmentation results of 19 from 20; and both two methods simultaneously generate 14 of 20 groups of the top-2 best, proving the effectiveness and feasibility of the theoretical restraints.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、GAN(Generative Adversarial Network)が画像データセットを拡大する一般的なスキームの1つである。 しかし,本研究では,gan中のジェネレータgが低次元空間における数値データの生成に失敗し,生成の過剰性に対処する。 有向グラフィカルモデル (dgm) の解析により, オーバーフィッティングを抑制するために, 損失関数の独立性という理論的拘束性を提案する。 統計拘束型GAN (SRGAN) と動的拘束型GAN (DRGAN) の2つの枠組みが提案されている。 静的構造では、G と D の特定のネットワークトポロジのペアを制約として事前定義し、その制約を Restraint (SR) の解釈可能な計量類似性によって定量化する。 DRGANでは抑制機能のための調整可能なドロップアウトモジュールを設計する。 4つの一般数値クラス不均衡データセットと5つの分類器を用いた20グループ実験において、静的および動的手法を併用すると、20から19の最良の拡張結果が得られ、両者は同時にトップ2の20グループのうち14を生成し、理論的制約の有効性と実現可能性を示した。

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