論文の概要: Understanding the Detrimental Class-level Effects of Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01764v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:54:56.400357
• Title: Understanding the Detrimental Class-level Effects of Data Augmentation
• Title（参考訳）: データ拡張の有害クラスレベル効果の理解
• Authors: Polina Kirichenko, Mark Ibrahim, Randall Balestriero, Diane Bouchacourt, Ramakrishna Vedantam, Hamed Firooz, Andrew Gordon Wilson
• Abstract要約: 最適な平均精度を達成するには、ImageNetで最大20%の個々のクラスの精度を著しく損なうコストがかかる。 本稿では,DAがクラスレベルの学習力学とどのように相互作用するかを理解するためのフレームワークを提案する。 そこで本研究では, クラス条件拡張戦略により, 負の影響を受けるクラスの性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.1733767714073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation (DA) encodes invariance and provides implicit regularization critical to a model's performance in image classification tasks. However, while DA improves average accuracy, recent studies have shown that its impact can be highly class dependent: achieving optimal average accuracy comes at the cost of significantly hurting individual class accuracy by as much as 20% on ImageNet. There has been little progress in resolving class-level accuracy drops due to a limited understanding of these effects. In this work, we present a framework for understanding how DA interacts with class-level learning dynamics. Using higher-quality multi-label annotations on ImageNet, we systematically categorize the affected classes and find that the majority are inherently ambiguous, co-occur, or involve fine-grained distinctions, while DA controls the model's bias towards one of the closely related classes. While many of the previously reported performance drops are explained by multi-label annotations, our analysis of class confusions reveals other sources of accuracy degradation. We show that simple class-conditional augmentation strategies informed by our framework improve performance on the negatively affected classes.
• Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)は不変性を符号化し、画像分類タスクにおけるモデルの性能に重要な暗黙の正規化を提供する。 しかし、DAは平均精度を向上する一方で、最近の研究では、その影響はクラス依存度が高いことが示されている: 最適な平均精度を達成するには、ImageNet上で最大20%の精度で個々のクラス精度を著しく損なうコストがかかる。 これらの効果の理解が限られているため、クラスレベルの精度低下の解消にはほとんど進展がなかった。 本稿では,daがクラスレベルの学習ダイナミクスとどのように相互作用するかを理解するためのフレームワークを提案する。 imagenet上で高品質なマルチラベルアノテーションを使用することで、影響のあるクラスを体系的に分類し、大半は本質的に曖昧、共起、または細かな区別を伴うことを発見し、一方daは関連するクラスの1つに対してモデルのバイアスを制御する。 これまで報告した性能低下の多くはマルチラベルアノテーションによって説明されているが、クラス混乱の解析は、他の精度低下の原因を明らかにしている。 提案手法により,単純なクラス条件強化戦略により,悪影響のあるクラスのパフォーマンスが向上することを示す。

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