論文の概要: Class Balancing GAN with a Classifier in the Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09402v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 11:41:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 16:15:03.233385
• Title: Class Balancing GAN with a Classifier in the Loop
• Title（参考訳）: ループ内の分類器を用いたクラスバランシングGAN
• Authors: Harsh Rangwani, Konda Reddy Mopuri, and R. Venkatesh Babu
• Abstract要約: 本稿では,GANを学習するための理論的動機付けクラスバランス正則化器を提案する。 我々の正規化器は、訓練済みの分類器からの知識を利用して、データセット内のすべてのクラスのバランスの取れた学習を確実にします。 複数のデータセットにまたがる既存手法よりも優れた性能を達成し,長期分布の学習表現における正規化器の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.29090045399214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have swiftly evolved to imitate increasingly complex image distributions. However, majority of the developments focus on performance of GANs on balanced datasets. We find that the existing GANs and their training regimes which work well on balanced datasets fail to be effective in case of imbalanced (i.e. long-tailed) datasets. In this work we introduce a novel theoretically motivated Class Balancing regularizer for training GANs. Our regularizer makes use of the knowledge from a pre-trained classifier to ensure balanced learning of all the classes in the dataset. This is achieved via modelling the effective class frequency based on the exponential forgetting observed in neural networks and encouraging the GAN to focus on underrepresented classes. We demonstrate the utility of our regularizer in learning representations for long-tailed distributions via achieving better performance than existing approaches over multiple datasets. Specifically, when applied to an unconditional GAN, it improves the FID from $13.03$ to $9.01$ on the long-tailed iNaturalist-$2019$ dataset.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は、ますます複雑な画像分布を模倣するために急速に進化してきた。 しかし、開発の大半は、バランスのとれたデータセットに対するgansのパフォーマンスに焦点を当てている。 我々は、バランスの取れたデータセットでうまく機能する既存のGANとそのトレーニング体制が、バランスの取れていない場合(すなわち、不均衡な場合)に有効でないことを発見した。 long-tailed) データセット。 本稿では,gans訓練のための新しい理論的動機付けクラスバランス調整器を提案する。 我々の正規化器は、訓練済みの分類器からの知識を利用して、データセット内のすべてのクラスのバランスの取れた学習を確実にします。 これは、ニューラルネットワークで観測される指数的無視に基づいて効果的なクラス周波数をモデル化し、GANが表現不足のクラスに集中するように促すことによって達成される。 複数のデータセットにまたがる既存手法よりも優れた性能を達成し,長期分布の学習表現における正規化器の有用性を実証する。 具体的には、非条件のGANに適用すると、長い尾を持つiNaturalist-$2019$データセット上で、FIDを13.03$から9.01$に改善する。

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