論文の概要: Tune It or Don't Use It: Benchmarking Data-Efficient Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13122v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 11:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 18:46:46.962214
• Title: Tune It or Don't Use It: Benchmarking Data-Efficient Image Classification
• Title（参考訳）: Tune it or Don't Use: データ効率の良い画像分類のベンチマーク
• Authors: Lorenzo Brigato, Bj\"orn Barz, Luca Iocchi, Joachim Denzler
• Abstract要約: 様々な領域にまたがる6つの多様なデータセットからなるデータ効率画像分類のためのベンチマークを設計する。 我々は、2017年から2021年にかけて、標準のクロスエントロピーベースラインとデータ効率の高いディープラーニングの8つの手法を再評価した。 学習率、ウェイト崩壊、バッチサイズを個別の検証で調整すると、高い競争力を持つベースラインとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.017660524497389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-efficient image classification using deep neural networks in settings, where only small amounts of labeled data are available, has been an active research area in the recent past. However, an objective comparison between published methods is difficult, since existing works use different datasets for evaluation and often compare against untuned baselines with default hyper-parameters. We design a benchmark for data-efficient image classification consisting of six diverse datasets spanning various domains (e.g., natural images, medical imagery, satellite data) and data types (RGB, grayscale, multispectral). Using this benchmark, we re-evaluate the standard cross-entropy baseline and eight methods for data-efficient deep learning published between 2017 and 2021 at renowned venues. For a fair and realistic comparison, we carefully tune the hyper-parameters of all methods on each dataset. Surprisingly, we find that tuning learning rate, weight decay, and batch size on a separate validation split results in a highly competitive baseline, which outperforms all but one specialized method and performs competitively to the remaining one.
• Abstract（参考訳）: 少数のラベル付きデータしか利用できない設定において、ディープニューラルネットワークを用いたデータ効率の高い画像分類は、近年、活発な研究分野となっている。 しかし、既存の研究では異なるデータセットを使用して評価し、デフォルトのハイパーパラメータで未修正のベースラインと比較することが多いため、公開メソッドの客観的比較は難しい。 我々は,様々な領域(自然画像,医用画像,衛星データなど)とデータタイプ(rgb,grayscale,multispectral)にまたがる6つの多様なデータセットからなる,データ効率の高い画像分類のためのベンチマークを設計した。 このベンチマークを用いて、2017年から2021年にかけて、標準的なクロスエントロピーベースラインとデータ効率の高いディープラーニングの8つの手法を再評価した。 公平かつ現実的な比較のために、各データセット上のすべてのメソッドのハイパーパラメータを慎重に調整する。 意外なことに、個別の検証で学習率、重み付け、バッチサイズを調整すると、高い競争力を持つベースラインが出来上がり、1つの専門的手法以外を上回り、残りの手法と競合する結果が得られます。

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