論文の概要: Towards Composable Distributions of Latent Space Augmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03462v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 19:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 17:31:50.894551
• Title: Towards Composable Distributions of Latent Space Augmentations
• Title（参考訳）: 潜在空間拡張の合成可能分布へ向けて
• Authors: Omead Pooladzandi, Jeffrey Jiang, Sunay Bhat, Gregory Pottie
• Abstract要約: 本稿では、複数の拡張を簡単に組み合わせることができる潜在空間画像拡張のための構成可能なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは変分オートエンコーダアーキテクチャに基づいており、潜在空間自体の線形変換による拡張に新しいアプローチを採用している。 これらの特性は、特定の拡張のペアでより優れたパフォーマンスを示すが、潜在空間を他の拡張のセットに転送してパフォーマンスを変更することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a composable framework for latent space image augmentation that allows for easy combination of multiple augmentations. Image augmentation has been shown to be an effective technique for improving the performance of a wide variety of image classification and generation tasks. Our framework is based on the Variational Autoencoder architecture and uses a novel approach for augmentation via linear transformation within the latent space itself. We explore losses and augmentation latent geometry to enforce the transformations to be composable and involuntary, thus allowing the transformations to be readily combined or inverted. Finally, we show these properties are better performing with certain pairs of augmentations, but we can transfer the latent space to other sets of augmentations to modify performance, effectively constraining the VAE's bottleneck to preserve the variance of specific augmentations and features of the image which we care about. We demonstrate the effectiveness of our approach with initial results on the MNIST dataset against both a standard VAE and a Conditional VAE. This latent augmentation method allows for much greater control and geometric interpretability of the latent space, making it a valuable tool for researchers and practitioners in the field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の画像の組合せを容易に行える潜在空間画像拡張のための合成フレームワークを提案する。 画像拡張は、様々な画像分類および生成タスクの性能を向上させる効果的な技術であることが示されている。 我々のフレームワークは変分オートエンコーダアーキテクチャに基づいており、潜在空間自体の線形変換による拡張に新しいアプローチを採用している。 我々は、変換を合成可能かつ不随意に強制するために、損失と拡張潜在幾何を探索し、変換を容易に結合または反転できるようにする。 最後に、これらの特性が特定の拡張子でより優れた性能を示すが、潜在空間を他の拡張子集合に移して性能を変化させることができ、vaeのボトルネックを効果的に制限し、我々が関心を持つ画像の特定の拡張子と特徴のばらつきを保ち続けることができる。 我々は,MNISTデータセットの初期結果を用いて,標準VAEと条件VAEの両方に対するアプローチの有効性を示す。 この潜在的な拡張法により、潜在空間の制御と幾何学的解釈性が大幅に向上し、この分野の研究者や実践者にとって貴重なツールとなる。

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