Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating Augmentation Through Random Unidimensional Search

論文の概要: Automating Augmentation Through Random Unidimensional Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08756v1
Date: Wed, 16 Jun 2021 13:07:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-18 01:18:34.884630
Title: Automating Augmentation Through Random Unidimensional Search
Title（参考訳）: ランダム一次元探索による拡張の自動化
Authors: Xiaomeng Dong, Michael Potter, Gaurav Kumar, Yun-Chan Tsai, V. Ratna Saripalli
Abstract要約: トレーニング中の適切なデータ拡張戦略を見つけることは、最先端の結果とミレニアムランキングの差を意味する。ランダム一次元拡張(Random Unidimensional Augmentation)を用いて,わずか7:でさらに優れたパフォーマンスを実現する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8799303827638123
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It is no secret amongst deep learning researchers that finding the right data augmentation strategy during training can mean the difference between a state-of-the-art result and a run-of-the-mill ranking. To that end, the community has seen many efforts to automate the process of finding the perfect augmentation procedure for any task at hand. Unfortunately, even recent cutting-edge methods bring massive computational overhead, requiring as many as 100 full model trainings to settle on an ideal configuration. We show how to achieve even better performance in just 7: with Random Unidimensional Augmentation. Source code is available at https://github.com/fastestimator/RUA
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの研究者たちは、トレーニング中に正しいデータ拡張戦略を見つけることは、最先端の結果とミレニアムランキングの違いを意味する、と秘密にしている。そのために、コミュニティは、手元にあるタスクに対して完璧な拡張手順を見つけるプロセスを自動化する多くの努力を目の当たりにしてきた。残念なことに、最新の最先端の手法でさえ計算オーバーヘッドが大きくなり、理想的な設定をするためには100のフルモデルトレーニングが必要になる。ランダムな一次元加法で 7: でさらに優れた性能を達成する方法を示す。ソースコードはhttps://github.com/fastestimator/RUAで入手できる。

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