Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantifying the Effects of Data Augmentation

論文の概要: Quantifying the Effects of Data Augmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09134v1
Date: Fri, 18 Feb 2022 11:32:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-21 19:00:53.502110
Title: Quantifying the Effects of Data Augmentation
Title（参考訳）: データ拡張の効果の定量化
Authors: Kevin H. Huang and Peter Orbanz and Morgane Austern
Abstract要約: データの増大が推定の収束率と分散にどのように影響するかを定量化する。一般的な直観とは対照的に、データの増大は見積もりの不確実性を減少させるよりも増加する可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.589270849332912
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We provide results that exactly quantify how data augmentation affects the convergence rate and variance of estimates. They lead to some unexpected findings: Contrary to common intuition, data augmentation may increase rather than decrease uncertainty of estimates, such as the empirical prediction risk. Our main theoretical tool is a limit theorem for functions of randomly transformed, high-dimensional random vectors. The proof draws on work in probability on noise stability of functions of many variables. The pathological behavior we identify is not a consequence of complex models, but can occur even in the simplest settings -- one of our examples is a linear ridge regressor with two parameters. On the other hand, our results also show that data augmentation can have real, quantifiable benefits.
Abstract（参考訳）: データの増大が推定の収束率と分散に与える影響を正確に定量化する結果を提供する。共通の直感に反して、データ拡張は、経験的予測リスクのような推定の不確実性を減らすよりもむしろ増加する可能性がある。我々の理論ツールは、ランダム変換された高次元ランダムベクトルの関数に対する極限定理である。この証明は、多くの変数の関数の雑音安定性の確率で研究されている。私たちが認識している病理行動は、複雑なモデルの結果ではなく、最も単純な設定でも起こりうる。一方,本研究では,データ拡張が実数量化可能な利点を持つことを示す。

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