論文の概要: Pure Noise to the Rescue of Insufficient Data: Improving Imbalanced Classification by Training on Random Noise Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08810v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 11:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 22:18:57.509549
• Title: Pure Noise to the Rescue of Insufficient Data: Improving Imbalanced Classification by Training on Random Noise Images
• Title（参考訳）: 不十分なデータの回収に対する純雑音:ランダムノイズ画像の訓練による不均衡分類の改善
• Authors: Shiran Zada, Itay Benou and Michal Irani
• Abstract要約: 我々は、この制限を緩和する驚くほど単純で効果的な方法を提案する。 データ拡張のための付加雑音や逆雑音の一般的な使用とは異なり、純粋ランダムノイズ画像の直接トレーニングを提案する。 本稿では,同一ネットワーク内の自然画像に加えて,純雑音画像のトレーニングを可能にするDAR-BNを新たに提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.91269560135337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite remarkable progress on visual recognition tasks, deep neural-nets still struggle to generalize well when training data is scarce or highly imbalanced, rendering them extremely vulnerable to real-world examples. In this paper, we present a surprisingly simple yet highly effective method to mitigate this limitation: using pure noise images as additional training data. Unlike the common use of additive noise or adversarial noise for data augmentation, we propose an entirely different perspective by directly training on pure random noise images. We present a new Distribution-Aware Routing Batch Normalization layer (DAR-BN), which enables training on pure noise images in addition to natural images within the same network. This encourages generalization and suppresses overfitting. Our proposed method significantly improves imbalanced classification performance, obtaining state-of-the-art results on a large variety of long-tailed image classification datasets (CIFAR-10-LT, CIFAR-100-LT, ImageNet-LT, Places-LT, and CelebA-5). Furthermore, our method is extremely simple and easy to use as a general new augmentation tool (on top of existing augmentations), and can be incorporated in any training scheme. It does not require any specialized data generation or training procedures, thus keeping training fast and efficient
• Abstract（参考訳）: 視覚認識タスクの顕著な進歩にもかかわらず、トレーニングデータが不足したり、高度に不均衡な場合、ディープニューラルネットワークは依然として十分に一般化するのに苦労している。 本稿では,この制限を緩和するための驚くほど単純かつ高効率な手法を提案する。 データ拡張のための加算ノイズや逆ノイズの一般的な使用とは異なり、純粋なランダムノイズイメージを直接トレーニングすることで、全く異なる視点を提案する。 本稿では,同一ネットワーク内の自然画像に加えて,純ノイズ画像のトレーニングを可能にする分散認識ルーティングバッチ正規化レイヤ(dar-bn)を提案する。 これにより一般化が促進され、過剰フィッティングが抑制される。 提案手法は,多種多様な長期画像分類データセット(CIFAR-10-LT, CIFAR-100-LT, ImageNet-LT, Places-LT, CelebA-5)を用いて,非バランスな分類性能を著しく向上させる。 さらに,本手法は非常にシンプルで,汎用的な拡張ツールとして(既存の拡張に加えて)使用しやすく,任意のトレーニングスキームに組み込むことができる。 特別なデータ生成やトレーニング手順を必要としないため、トレーニングを迅速かつ効率的に行うことができる。

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