論文の概要: Data augmentation with automated machine learning: approaches and
performance comparison with classical data augmentation methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08352v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 09:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:16:17.941078
- Title: Data augmentation with automated machine learning: approaches and
performance comparison with classical data augmentation methods
- Title（参考訳）: 自動機械学習によるデータ拡張 - アプローチと方法
古典的データ拡張手法による性能比較
- Authors: Alhassan Mumuni and Fuseini Mumuni
- Abstract要約: 最先端のアプローチは一般的に、自動機械学習(AutoML)の原則に依存します。
本稿では,AutoMLに基づくデータ拡張技術に関する総合的な調査を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data augmentation is arguably the most important regularization technique
commonly used to improve generalization performance of machine learning models.
It primarily involves the application of appropriate data transformation
operations to create new data samples with desired properties. Despite its
effectiveness, the process is often challenging because of the time-consuming
trial and error procedures for creating and testing different candidate
augmentations and their hyperparameters manually. Automated data augmentation
methods aim to automate the process. State-of-the-art approaches typically rely
on automated machine learning (AutoML) principles. This work presents a
comprehensive survey of AutoML-based data augmentation techniques. We discuss
various approaches for accomplishing data augmentation with AutoML, including
data manipulation, data integration and data synthesis techniques. We present
extensive discussion of techniques for realizing each of the major subtasks of
the data augmentation process: search space design, hyperparameter optimization
and model evaluation. Finally, we carried out an extensive comparison and
analysis of the performance of automated data augmentation techniques and
state-of-the-art methods based on classical augmentation approaches. The
results show that AutoML methods for data augmentation currently outperform
state-of-the-art techniques based on conventional approaches.
- Abstract（参考訳）: データ拡張は、機械学習モデルの一般化性能を改善するために一般的に使用される最も重要な正規化技術であることは間違いない。
主に、望ましいプロパティを持つ新しいデータサンプルを作成するために、適切なデータ変換操作を適用する。
有効性にもかかわらず、このプロセスは、異なる候補拡張とそれらのハイパーパラメータを手動で作成し、テストするための時間を要する試行錯誤手順のため、しばしば困難である。
自動データ拡張手法はプロセスの自動化を目的としている。
最先端のアプローチは一般的に、自動機械学習(AutoML)の原則に依存します。
本稿では,AutoMLに基づくデータ拡張技術に関する総合的な調査を紹介する。
本稿では、データ操作、データ統合、データ合成技術など、AutoMLでデータ拡張を実現するための様々なアプローチについて論じる。
本稿では、探索空間設計、ハイパーパラメータ最適化、モデル評価など、データ拡張プロセスの各主要なサブタスクを実現するための手法について広範な議論を行う。
最後に,従来の拡張手法に基づく自動データ拡張手法と最先端手法の性能の比較と解析を行った。
その結果,データ拡張のためのAutoML手法は,従来の手法による最先端技術よりも優れていることがわかった。
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