論文の概要: AugLy: Data Augmentations for Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06494v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 16:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 08:24:54.457078
• Title: AugLy: Data Augmentations for Robustness
• Title（参考訳）: AugLy:ロバストネスのためのデータ拡張
• Authors: Zoe Papakipos, Joanna Bitton
• Abstract要約: AugLyは、敵対的堅牢性に焦点を当てたデータ拡張ライブラリである。 我々は、AugLyがどのように機能し、既存のライブラリと比較し、それを様々な最先端モデルの堅牢性を評価するために使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1727619150610837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce AugLy, a data augmentation library with a focus on adversarial robustness. AugLy provides a wide array of augmentations for multiple modalities (audio, image, text, & video). These augmentations were inspired by those that real users perform on social media platforms, some of which were not already supported by existing data augmentation libraries. AugLy can be used for any purpose where data augmentations are useful, but it is particularly well-suited for evaluating robustness and systematically generating adversarial attacks. In this paper we present how AugLy works, benchmark it compared against existing libraries, and use it to evaluate the robustness of various state-of-the-art models to showcase AugLy's utility. The AugLy repository can be found at https://github.com/facebookresearch/AugLy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,adversarial robustnessに着目したデータ拡張ライブラリであるauglyを紹介する。 AugLyは、複数のモーダル(オーディオ、画像、テキスト、ビデオ)に対して、幅広い拡張を提供する。 これらの拡張は、実際のユーザがソーシャルメディアプラットフォームで実行するものにインスパイアされたもので、一部はすでに既存のデータ拡張ライブラリではサポートされていなかった。 AugLyは、データ拡張が有用であるあらゆる目的に使用できるが、特にロバスト性を評価し、体系的に敵攻撃を発生させるのに適している。 本稿では, auglyの実用性を示すため, 既存のライブラリと比較し, 既存のライブラリと比較し, 各種最先端モデルのロバスト性評価を行う。 AugLyリポジトリはhttps://github.com/facebookresearch/AugLyにある。

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