論文の概要: A Unified Framework for Generative Data Augmentation: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00277v2
• Date: Sun, 21 Apr 2024 08:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 00:42:43.513163
• Title: A Unified Framework for Generative Data Augmentation: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 生成データ拡張のための統一フレームワーク: 総合的な調査
• Authors: Yunhao Chen, Zihui Yan, Yunjie Zhu,
• Abstract要約: GDA(Generative Data Augmentation)は、機械学習アプリケーションにおけるデータの不足を軽減するための有望なテクニックとして登場した。 この論文は、GDAランドスケープの総合的な調査と統合されたフレームワークを提示している。
• 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: Generative data augmentation (GDA) has emerged as a promising technique to alleviate data scarcity in machine learning applications. This thesis presents a comprehensive survey and unified framework of the GDA landscape. We first provide an overview of GDA, discussing its motivation, taxonomy, and key distinctions from synthetic data generation. We then systematically analyze the critical aspects of GDA - selection of generative models, techniques to utilize them, data selection methodologies, validation approaches, and diverse applications. Our proposed unified framework categorizes the extensive GDA literature, revealing gaps such as the lack of universal benchmarks. The thesis summarises promising research directions, including , effective data selection, theoretical development for large-scale models' application in GDA and establishing a benchmark for GDA. By laying a structured foundation, this thesis aims to nurture more cohesive development and accelerate progress in the vital arena of generative data augmentation.
• Abstract（参考訳）: GDA(Generative Data Augmentation)は、機械学習アプリケーションにおけるデータの不足を軽減するための有望なテクニックとして登場した。 この論文は、GDAランドスケープの総合的な調査と統合されたフレームワークを提示している。 まず、GDAの概要を説明し、そのモチベーション、分類、および合成データ生成との大きな違いについて論じる。 そして、GDAの重要な側面である生成モデルの選択、それらを活用する技術、データ選択方法、検証アプローチ、多様なアプリケーションについて体系的に分析する。 提案する統一フレームワークは,GDAの広範な文献を分類し,普遍的なベンチマークの欠如などのギャップを明らかにする。 この論文は、有効なデータ選択、GDAにおける大規模モデルの応用の理論開発、GDAのベンチマークの確立など、有望な研究方向性を要約している。 この論文は、構造的基盤を築き、より密着的な発達を育み、生成的データ増強の重要な領域の進展を加速することを目的としている。

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