論文の概要: Reinforce Data, Multiply Impact: Improved Model Accuracy and Robustness with Dataset Reinforcement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08983v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 23:10:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:30:55.019321
• Title: Reinforce Data, Multiply Impact: Improved Model Accuracy and Robustness with Dataset Reinforcement
• Title（参考訳）: 強化データと乗算影響: モデル精度の向上とデータセット強化によるロバスト性
• Authors: Fartash Faghri, Hadi Pouransari, Sachin Mehta, Mehrdad Farajtabar, Ali Farhadi, Mohammad Rastegari, Oncel Tuzel
• Abstract要約: 本研究では、強化データセット上でトレーニングされたモデルアーキテクチャの精度が、ユーザにとって追加のトレーニングコストなしで向上するように、データセットを改善する戦略を提案する。 ImageNet+と呼ばれるImageNetトレーニングデータセットの強化バージョンと、強化されたデータセットCIFAR-100+、Flowers-102+、Food-101+を作成します。 ImageNet+でトレーニングされたモデルは、より正確で、堅牢で、校正され、下流タスクにうまく転送されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.26895579224187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Dataset Reinforcement, a strategy to improve a dataset once such that the accuracy of any model architecture trained on the reinforced dataset is improved at no additional training cost for users. We propose a Dataset Reinforcement strategy based on data augmentation and knowledge distillation. Our generic strategy is designed based on extensive analysis across CNN- and transformer-based models and performing large-scale study of distillation with state-of-the-art models with various data augmentations. We create a reinforced version of the ImageNet training dataset, called ImageNet+, as well as reinforced datasets CIFAR-100+, Flowers-102+, and Food-101+. Models trained with ImageNet+ are more accurate, robust, and calibrated, and transfer well to downstream tasks (e.g., segmentation and detection). As an example, the accuracy of ResNet-50 improves by 1.7% on the ImageNet validation set, 3.5% on ImageNetV2, and 10.0% on ImageNet-R. Expected Calibration Error (ECE) on the ImageNet validation set is also reduced by 9.9%. Using this backbone with Mask-RCNN for object detection on MS-COCO, the mean average precision improves by 0.8%. We reach similar gains for MobileNets, ViTs, and Swin-Transformers. For MobileNetV3 and Swin-Tiny we observe significant improvements on ImageNet-R/A/C of up to 10% improved robustness. Models pretrained on ImageNet+ and fine-tuned on CIFAR-100+, Flowers-102+, and Food-101+, reach up to 3.4% improved accuracy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,強化データセット上でトレーニングされたモデルアーキテクチャの精度を,ユーザにとって追加のトレーニングコストなしで向上させるように,データセットを改善するための戦略であるデータセット強化を提案する。 本稿では,データ拡張と知識蒸留に基づくデータセット強化戦略を提案する。 提案手法は,CNNモデルおよびトランスフォーマーモデルにまたがる広範囲な解析に基づいて設計され,各種データ拡張を伴う最先端モデルによる蒸留の大規模研究を行う。 ImageNet+と呼ばれるImageNetトレーニングデータセットの強化バージョンと、強化データセットCIFAR-100+、Flowers-102+、Food-101+を作成します。 ImageNet+でトレーニングされたモデルはより正確で堅牢で校正され、下流のタスク(セグメンテーションや検出など)にうまく転送される。 例えば、ResNet-50の精度はImageNet検証セットで1.7%、ImageNetV2で3.5%、ImageNet-Rで10.0%向上している。 ImageNet検証セットのキャリブレーションエラー(ECE)も9.9%削減された。 このバックボーンをMask-RCNNでMS-COCOの物体検出に使用すると、平均精度は0.8%向上する。 MobileNets、ViTs、Swin-Transformersも同様に伸びています。 MobileNetV3とSwin-Tinyでは、ImageNet-R/A/Cの大幅な改善を最大10%改善した。 ImageNet+で事前訓練され、CIFAR-100+、Flowers-102+、Food-101+で微調整されたモデルでは、精度が3.4%向上した。

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