論文の概要: ParticleAugment: Sampling-Based Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08693v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 10:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:36:10.831319
• Title: ParticleAugment: Sampling-Based Data Augmentation
• Title（参考訳）: ParticleAugment: サンプリングベースのデータ拡張
• Authors: Alexander Tsaregorodtsev, Vasileios Belagiannis
• Abstract要約: モデルトレーニング中に最適な拡張ポリシーとスケジュールを求めるために,粒子フィルタリングの定式化を提案する。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットにおいて, 自動拡張のための定式化が有望な結果に達することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.44268663372233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an automated data augmentation approach for image classification. We formulate the problem as Monte Carlo sampling where our goal is to approximate the optimal augmentation policies. We propose a particle filtering formulation to find optimal augmentation policies and their schedules during model training. Our performance measurement procedure relies on a validation subset of our training set, while the policy transition model depends on a Gaussian prior and an optional augmentation velocity parameter. In our experiments, we show that our formulation for automated augmentation reaches promising results on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet datasets using the standard network architectures for this problem. By comparing with the related work, we also show that our method reaches a balance between the computational cost of policy search and the model performance.
• Abstract（参考訳）: 画像分類のための自動データ拡張手法を提案する。 この問題をモンテカルロサンプリングとして定式化し, 最適増補政策の近似を目標とした。 モデルトレーニング中に最適な拡張ポリシーとスケジュールを求めるために,粒子フィルタリングの定式化を提案する。 私たちのパフォーマンス測定手順はトレーニングセットのバリデーションサブセットに依存しますが、ポリシー移行モデルはガウス前とオプションの強化速度パラメータに依存しています。 本実験では,CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセット上で, 標準ネットワークアーキテクチャを用いた自動拡張の定式化が有望な結果に達することを示す。 また,関連する研究との比較により,提案手法が,ポリシー探索の計算コストとモデル性能のバランスに達することを示した。

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