Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs

論文の概要: A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01386v1
Date: Wed, 2 Dec 2020 18:32:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-25 04:14:13.515560
Title: A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs
Title（参考訳）: CNNのロバスト性を効果的に向上する自己改善型特徴マップ拡張(FMA)損失と組み合わせ強化
Authors: Nikhil Kapoor, Chun Yuan, Jonas L\"ohdefink, Roland Zimmermann, Serin Varghese, Fabian H\"uger, Nico Schmidt, Peter Schlicht, Tim Fingscheidt
Abstract要約: 本稿では,FMA(Feature-map augmentation)損失と呼ばれる新たな正規化損失を提案する。第2に、データ効率のよい方法で複数の拡張タイプに頑健な単一モデルを実現するための、新しい組合せ拡張(CA)ファインタニング戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.353598594018194
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural networks are often not robust to semantically-irrelevant changes in the input. In this work we address the issue of robustness of state-of-the-art deep convolutional neural networks (CNNs) against commonly occurring distortions in the input such as photometric changes, or the addition of blur and noise. These changes in the input are often accounted for during training in the form of data augmentation. We have two major contributions: First, we propose a new regularization loss called feature-map augmentation (FMA) loss which can be used during finetuning to make a model robust to several distortions in the input. Second, we propose a new combined augmentations (CA) finetuning strategy, that results in a single model that is robust to several augmentation types at the same time in a data-efficient manner. We use the CA strategy to improve an existing state-of-the-art method called stability training (ST). Using CA, on an image classification task with distorted images, we achieve an accuracy improvement of on average 8.94% with FMA and 8.86% with ST absolute on CIFAR-10 and 8.04% with FMA and 8.27% with ST absolute on ImageNet, compared to 1.98% and 2.12%, respectively, with the well known data augmentation method, while keeping the clean baseline performance.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、入力の意味的に無関係な変化に対して堅牢ではないことが多い。本研究では,光度変化やボケやノイズの付加といった入力の一般的な歪みに対する,最先端の深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の頑健性の問題に対処する。これらの入力の変化は、トレーニング中にデータ拡張の形で説明されることが多い。まず、入力のいくつかの歪みに対してモデルが頑健になるように、微調整中に使用できる機能マップ拡張(fma)損失と呼ばれる新しい正規化損失を提案する。第2に,データ効率の良い方法で複数の拡張型に対してロバストな単一モデルを実現する,新しい複合拡張(ca)微調整戦略を提案する。安定トレーニング(st)と呼ばれる既存の最先端手法を改善するために,ca戦略を用いる。画像の歪みを伴う画像分類タスクでは,fmaでは平均8.94%,cifar-10ではstが8.86%,imagenetではfmaが8.04%,imagenetではstが8.27%,よく知られたデータ拡張法では1.8%,2.12%の精度向上を達成し,ベースライン性能を維持した。

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