論文の概要: Learning Instance-Specific Data Augmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00051v1
• Date: Tue, 31 May 2022 18:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 13:15:39.965188
• Title: Learning Instance-Specific Data Augmentations
• Title（参考訳）: インスタンス固有のデータ拡張の学習
• Authors: Ning Miao, Emile Mathieu, Yann Dubois, Tom Rainforth, Yee Whye Teh, Adam Foster, Hyunjik Kim
• Abstract要約: 既存のデータ拡張手法は、変換と入力の独立性を前提としている。 データから入力固有の拡張を自動的に学習するInstaAugを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.70897571389785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing data augmentation methods typically assume independence between transformations and inputs: they use the same transformation distribution for all input instances. We explain why this can be problematic and propose InstaAug, a method for automatically learning input-specific augmentations from data. This is achieved by introducing an augmentation module that maps an input to a distribution over transformations. This is simultaneously trained alongside the base model in a fully end-to-end manner using only the training data. We empirically demonstrate that InstaAug learns meaningful augmentations for a wide range of transformation classes, which in turn provides better performance on supervised and self-supervised tasks compared with augmentations that assume input--transformation independence.
• Abstract（参考訳）: 既存のデータ拡張手法は通常、変換と入力の間の独立性を前提とします。 そこで本研究では,データから入力固有の拡張を自動学習するInstaAugを提案する。 これは変換上の分布への入力をマッピングする拡張モジュールを導入することで実現される。 これはトレーニングデータのみを使用して、ベースモデルと完全にエンドツーエンドで同時にトレーニングされる。 InstaAugは、幅広い変換クラスにおいて有意義な拡張を学習し、その結果、インプット-トランスフォーメーション独立を前提とした拡張よりも、教師付きおよび自己監督型のタスクにおいて優れたパフォーマンスを提供する。

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