論文の概要: Co-Mixup: Saliency Guided Joint Mixup with Supermodular Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03065v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 09:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 14:53:04.579361
• Title: Co-Mixup: Saliency Guided Joint Mixup with Supermodular Diversity
• Title（参考訳）: Co-Mixup:スーパーモジュラダイバーシティとSaliency Guided Joint Mixup
• Authors: Jang-Hyun Kim, Wonho Choo, Hosan Jeong, Hyun Oh Song
• Abstract要約: バッチ混成データに対する新たな視点を提案し, バッチ混成データの最適構築を定式化する。 また,各ミニバッチ毎に効率的な混合を行うために,効率的なモジュール近似に基づく反復的部分モジュラー計算アルゴリズムを提案する。 実験により, 提案手法は, 技術一般化, キャリブレーション, および弱教師付き局所化結果の状態を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.780905917870427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep neural networks show great performance on fitting to the training distribution, improving the networks' generalization performance to the test distribution and robustness to the sensitivity to input perturbations still remain as a challenge. Although a number of mixup based augmentation strategies have been proposed to partially address them, it remains unclear as to how to best utilize the supervisory signal within each input data for mixup from the optimization perspective. We propose a new perspective on batch mixup and formulate the optimal construction of a batch of mixup data maximizing the data saliency measure of each individual mixup data and encouraging the supermodular diversity among the constructed mixup data. This leads to a novel discrete optimization problem minimizing the difference between submodular functions. We also propose an efficient modular approximation based iterative submodular minimization algorithm for efficient mixup computation per each minibatch suitable for minibatch based neural network training. Our experiments show the proposed method achieves the state of the art generalization, calibration, and weakly supervised localization results compared to other mixup methods. The source code is available at https://github.com/snu-mllab/Co-Mixup.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークはトレーニング分布に適合する優れた性能を示すが、テスト分布に対するネットワークの一般化性能の向上と入力摂動に対する感度の堅牢性は依然として課題である。 それらに部分的に対処するために、いくつかのミックスアップに基づく拡張戦略が提案されているが、最適化の観点からは、各入力データ内の監視信号の最適利用方法が不明である。 本稿では,各混合データのデータ塩分率を最大化し,構築した混合データの超モジュラー多様性を助長する混合データのバッチ構築について,バッチ混成に関する新たな視点を提案する。 このことは、部分モジュラ函数の差を最小限に抑える新しい離散最適化問題をもたらす。 また,ニューラルネットワークのトレーニングに適した各ミニバッチ毎の効率的な混合計算のための,効率的なモジュラー近似に基づく反復的部分モジュラー最小化アルゴリズムを提案する。 提案手法は,他のミックスアップ法と比較して,アート一般化,キャリブレーション,弱い教師付き局所化結果が得られることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/snu-mllab/co-mixupで入手できる。

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