論文の概要: Class-Balancing Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00562v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 07:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 01:07:54.224370
• Title: Class-Balancing Diffusion Models
• Title（参考訳）: クラスバランス拡散モデル
• Authors: Yiming Qin, Huangjie Zheng, Jiangchao Yao, Mingyuan Zhou, Ya Zhang
• Abstract要約: クラスバランシング拡散モデル(CBDM)は、分散調整正規化器をソリューションとして訓練する。 提案手法は,CIFAR100/CIFAR100LTデータセットで生成結果をベンチマークし,下流認識タスクにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.38599989220613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based models have shown the merits of generating high-quality visual data while preserving better diversity in recent studies. However, such observation is only justified with curated data distribution, where the data samples are nicely pre-processed to be uniformly distributed in terms of their labels. In practice, a long-tailed data distribution appears more common and how diffusion models perform on such class-imbalanced data remains unknown. In this work, we first investigate this problem and observe significant degradation in both diversity and fidelity when the diffusion model is trained on datasets with class-imbalanced distributions. Especially in tail classes, the generations largely lose diversity and we observe severe mode-collapse issues. To tackle this problem, we set from the hypothesis that the data distribution is not class-balanced, and propose Class-Balancing Diffusion Models (CBDM) that are trained with a distribution adjustment regularizer as a solution. Experiments show that images generated by CBDM exhibit higher diversity and quality in both quantitative and qualitative ways. Our method benchmarked the generation results on CIFAR100/CIFAR100LT dataset and shows outstanding performance on the downstream recognition task.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくモデルは、近年の研究でより良い多様性を保ちながら高品質な視覚データを生成する利点を示している。 しかし、そのような観察は、データサンプルがラベルの点から一様に配布されるように適切に事前処理されたキュレートされたデータ分布でのみ正当化される。 実際には、ロングテールデータ分布はより一般的であり、そのようなクラス不均衡データに対して拡散モデルがどのように振る舞うかは不明である。 本研究では,この問題をまず研究し,拡散モデルがクラス不均衡分布を持つデータセット上で訓練された場合,多様性と忠実性の両面で有意な劣化を観測する。 特に尾のクラスでは、世代は多様性をほとんど失い、重度のモード崩壊の問題を観察します。 そこで本研究では,データ分布がクラスバランスではないという仮説から,分布調整正規化器を用いて学習したクラスバランス拡散モデル(cbdm)を提案する。 CBDMが生成した画像は,定量的および質的両面で高い多様性と品質を示した。 提案手法は,CIFAR100/CIFAR100LTデータセットで生成結果をベンチマークし,下流認識タスクにおいて優れた性能を示す。

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