論文の概要: Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13512v4
• Date: Mon, 04 Nov 2024 20:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:02.308542
• Title: Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup
• Title（参考訳）: 中点混合を用いた多視点データにおける多角的特徴の確率的学習
• Authors: Muthu Chidambaram, Xiang Wang, Chenwei Wu, Rong Ge,
• Abstract要約: Mixupは、データポイントとラベルのランダムな凸組み合わせを使用したトレーニングに依存する、データ拡張技術である。 各クラスが複数の関連する特徴(あるいはビュー)を持ち、クラスを正しく予測できるような分類問題に焦点をあてる。 実験的リスク最小化を用いた2層畳み込みネットワークの学習は, クラス毎に2つの特徴を持つ非自明なデータ分布のクラスでは, ほぼすべてのクラスで1つの特徴しか学習できない一方で, Mixup の特定のインスタンス化による学習は各クラスで2つの特徴の学習に成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.37428912254029
• License:
• Abstract: Mixup is a data augmentation technique that relies on training using random convex combinations of data points and their labels. In recent years, Mixup has become a standard primitive used in the training of state-of-the-art image classification models due to its demonstrated benefits over empirical risk minimization with regards to generalization and robustness. In this work, we try to explain some of this success from a feature learning perspective. We focus our attention on classification problems in which each class may have multiple associated features (or views) that can be used to predict the class correctly. Our main theoretical results demonstrate that, for a non-trivial class of data distributions with two features per class, training a 2-layer convolutional network using empirical risk minimization can lead to learning only one feature for almost all classes while training with a specific instantiation of Mixup succeeds in learning both features for every class. We also show empirically that these theoretical insights extend to the practical settings of image benchmarks modified to have multiple features.
• Abstract（参考訳）: Mixupは、データポイントとラベルのランダムな凸組み合わせを使用したトレーニングに依存する、データ拡張技術である。 近年、Mixupは、一般化とロバスト性に関する経験的リスク最小化よりも、そのメリットが証明されたため、最先端の画像分類モデルのトレーニングに使用される標準プリミティブとなっている。 この研究では、機能学習の観点から、この成功のいくつかを説明しようとしています。 我々は,各クラスがクラスを正確に予測できる複数の関連する特徴(あるいはビュー)を持つ可能性のある分類問題に注目する。 実験的リスク最小化を用いた2層畳み込みネットワークの学習は, クラス毎に2つの特徴を持つ非自明なデータ分布のクラスでは, ほぼすべてのクラスで1つの特徴しか学習できない一方で, Mixup の特定のインスタンス化による学習は各クラスで2つの特徴の学習に成功していることを示す。 また、これらの理論的洞察が、複数の特徴を持つように修正された画像ベンチマークの実践的な設定にまで拡張されることを実証的に示す。

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