論文の概要: MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12579v2
• Date: Thu, 25 Mar 2021 04:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 11:02:26.486344
• Title: MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition
• Title（参考訳）: MetaSAug: 長期視覚認識のためのメタセマンティック拡張
• Authors: Shuang Li, Kaixiong Gong, Chi Harold Liu, Yulin Wang, Feng Qiao, Xinjing Cheng
• Abstract要約: メタラーニングによる意味的方向変換を自動学習する新しい手法を提案する。 具体的には、トレーニング中の強化戦略を動的に最適化し、小さなバランスの取れた検証セットでの損失を最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.008505375329623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world training data usually exhibits long-tailed distribution, where several majority classes have a significantly larger number of samples than the remaining minority classes. This imbalance degrades the performance of typical supervised learning algorithms designed for balanced training sets. In this paper, we address this issue by augmenting minority classes with a recently proposed implicit semantic data augmentation (ISDA) algorithm, which produces diversified augmented samples by translating deep features along many semantically meaningful directions. Importantly, given that ISDA estimates the class-conditional statistics to obtain semantic directions, we find it ineffective to do this on minority classes due to the insufficient training data. To this end, we propose a novel approach to learn transformed semantic directions with meta-learning automatically. In specific, the augmentation strategy during training is dynamically optimized, aiming to minimize the loss on a small balanced validation set, which is approximated via a meta update step. Extensive empirical results on CIFAR-LT-10/100, ImageNet-LT, and iNaturalist 2017/2018 validate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 実世界のトレーニングデータは、通常、多くのクラスが残りのマイノリティクラスよりもかなり多くのサンプルを持つロングテール分布を示す。 この不均衡は、バランスの取れたトレーニングセット用に設計された典型的な教師付き学習アルゴリズムの性能を劣化させる。 本稿では,最近提案された暗黙的意味データ拡張 (ISDA) アルゴリズムを用いてマイノリティクラスを拡大することでこの問題に対処する。 さらに,isdaが意味的指示を得るためにクラス条件統計を推定していることを考えると,訓練データ不足のためマイノリティクラスでこれを行うのに効果がないことがわかった。 そこで本稿では,メタ学習で意味の変換を自動学習する手法を提案する。 具体的には、トレーニング中の強化戦略を動的に最適化し、メタ更新ステップによって近似される小さなバランスの取れた検証セットの損失を最小限に抑える。 CIFAR-LT-10/100, ImageNet-LT, iNaturalist 2017/2018の広範な実験結果から, 本手法の有効性が検証された。

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