論文の概要: Leaving Reality to Imagination: Robust Classification via Generated Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02503v2
• Date: Wed, 24 May 2023 01:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 02:12:49.997155
• Title: Leaving Reality to Imagination: Robust Classification via Generated Datasets
• Title（参考訳）: Imaginationに現実性を残す - 生成データセットによるロバスト分類
• Authors: Hritik Bansal, Aditya Grover
• Abstract要約: 近年のロバスト性に関する研究では、テストセットと同様のデータセットでトレーニングされたニューラルイメージ分類器間での顕著なパフォーマンスギャップが明らかになった。 生成したデータセットは、画像分類器の自然な堅牢性にどのように影響するのか? 生成したデータで強化された実データに基づいて訓練された画像ネット分類器は、標準トレーニングよりも精度が高く、効果的に頑健であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.411444438920988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research on robustness has revealed significant performance gaps between neural image classifiers trained on datasets that are similar to the test set, and those that are from a naturally shifted distribution, such as sketches, paintings, and animations of the object categories observed during training. Prior work focuses on reducing this gap by designing engineered augmentations of training data or through unsupervised pretraining of a single large model on massive in-the-wild training datasets scraped from the Internet. However, the notion of a dataset is also undergoing a paradigm shift in recent years. With drastic improvements in the quality, ease-of-use, and access to modern generative models, generated data is pervading the web. In this light, we study the question: How do these generated datasets influence the natural robustness of image classifiers? We find that Imagenet classifiers trained on real data augmented with generated data achieve higher accuracy and effective robustness than standard training and popular augmentation strategies in the presence of natural distribution shifts. We analyze various factors influencing these results, including the choice of conditioning strategies and the amount of generated data. Additionally, we find that the standard ImageNet classifiers suffer a performance degradation of upto 20\% on the generated data, indicating their fragility at accurately classifying the objects under novel variations. Lastly, we demonstrate that the image classifiers, which have been trained on real data augmented with generated data from the base generative model, exhibit greater resilience to natural distribution shifts compared to the classifiers trained on real data augmented with generated data from the finetuned generative model on the real data. The code, models, and datasets are available at https://github.com/Hritikbansal/generative-robustness.
• Abstract（参考訳）: 近年のロバスト性に関する研究では、テストセットに類似したデータセットでトレーニングされたニューラルイメージ分類器と、トレーニング中に観察されたオブジェクトカテゴリのスケッチ、絵画、アニメーションなど、自然にシフトしたディストリビューションによるパフォーマンスギャップが明らかにされている。 以前の研究は、トレーニングデータのエンジニアリング強化や、インターネットから取り除かれた大規模なトレーニングデータセット上の単一の大規模モデルの教師なし事前トレーニングによって、このギャップを減らすことに重点を置いていた。 しかし、データセットの概念は近年、パラダイムシフトも進行中である。 品質、使いやすさ、モダンな生成モデルへのアクセスの大幅な改善により、生成されたデータはWebに浸透しています。 これらの生成されたデータセットは、画像分類器の自然なロバスト性にどのように影響するか? 生成データに拡張された実データに基づいてトレーニングされたimagenet分類器は,自然分布シフトの存在下で,標準的なトレーニングや一般的な拡張戦略よりも高い精度と効果的なロバスト性を実現する。 コンディショニング戦略の選択や生成データの量など,これらの結果に影響を与えるさまざまな要因を分析した。 さらに、標準のImageNet分類器は、生成したデータに対して最大20倍の性能低下を被り、新しいバリエーションの下でオブジェクトを正確に分類する脆弱さを示す。 最後に、ベース生成モデルから生成されたデータで強化された実データに基づいて訓練された画像分類器は、実データ上の微細生成モデルから生成されたデータで強化された実データで訓練された実データに対して、より弾力性と自然な分布変化を示す。 コード、モデル、データセットはhttps://github.com/Hritikbansal/generative-robustnessで入手できる。

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