論文の概要: DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure
reconstruction from extremely small data sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03403v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 08:49:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-12 03:50:47.631565
- Title: DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure
reconstruction from extremely small data sets
- Title（参考訳）: DA-VEGAN:極小データセットからの微細構造再構築のためのVAE-GANの微分増強
- Authors: Yichi Zhang, Paul Seibert, Alexandra Otto, Alexander Ra{\ss}loff,
Marreddy Ambati, Markus K\"astner
- Abstract要約: DA-VEGANは2つの中心的なイノベーションを持つモデルである。
$beta$-variational autoencoderはハイブリッドGANアーキテクチャに組み込まれている。
このアーキテクチャに特化して、独自の差別化可能なデータ拡張スキームが開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.60233593474796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Microstructure reconstruction is an important and emerging field of research
and an essential foundation to improving inverse computational materials
engineering (ICME). Much of the recent progress in the field is made based on
generative adversarial networks (GANs). Although excellent results have been
achieved throughout a variety of materials, challenges remain regarding the
interpretability of the model's latent space as well as the applicability to
extremely small data sets. The present work addresses these issues by
introducing DA-VEGAN, a model with two central innovations. First, a
$\beta$-variational autoencoder is incorporated into a hybrid GAN architecture
that allows to penalize strong nonlinearities in the latent space by an
additional parameter, $\beta$. Secondly, a custom differentiable data
augmentation scheme is developed specifically for this architecture. The
differentiability allows the model to learn from extremely small data sets
without mode collapse or deteriorated sample quality. An extensive validation
on a variety of structures demonstrates the potential of the method and future
directions of investigation are discussed.
- Abstract（参考訳）: 組織再構築は研究の重要かつ新しい分野であり、逆計算材料工学(ICME)の改善に不可欠な基礎である。
この分野の最近の進歩の多くは、gans(generative adversarial network)に基づいている。
様々な材料で優れた結果が得られたが、モデルの潜在空間の解釈可能性や極めて小さなデータセットの適用性に関する課題は残されている。
本研究は,2つの中心的なイノベーションを持つモデルであるDA-VEGANを導入することで,これらの課題に対処する。
まず、$\beta$-variational autoencoder をハイブリッド GAN アーキテクチャに組み込むことにより、潜在空間の強い非線形性を$\beta$ というパラメータでペナル化することができる。
第二に、このアーキテクチャのために特別にカスタマイズ可能なデータ拡張スキームが開発されている。
この微分可能性により、モデルはモード崩壊やサンプル品質の劣化なしに非常に小さなデータセットから学習することができる。
様々な構造について広範な検証を行い,その方法の可能性と今後の方向性について考察した。
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