論文の概要: Robust Classification by Coupling Data Mollification with Label Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01494v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 09:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:00.823551
• Title: Robust Classification by Coupling Data Mollification with Label Smoothing
• Title（参考訳）: ラベル平滑化とデータモロフィケーションの結合によるロバスト分類
• Authors: Markus Heinonen, Ba-Hien Tran, Michael Kampffmeyer, Maurizio Filippone,
• Abstract要約: 本稿では,ラベルのスムーズ化を図り,ラベルの信頼度を画像劣化と整合させることにより,画像のノイズ化とぼやけという形でデータモリフィケーションを結合する手法を提案する。 CIFARおよびTinyImageNetデータセットの劣化画像ベンチマークにおいて、ロバスト性および不確実性の向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.66357344079206
• License:
• Abstract: Introducing training-time augmentations is a key technique to enhance generalization and prepare deep neural networks against test-time corruptions. Inspired by the success of generative diffusion models, we propose a novel approach of coupling data mollification, in the form of image noising and blurring, with label smoothing to align predicted label confidences with image degradation. The method is simple to implement, introduces negligible overheads, and can be combined with existing augmentations. We demonstrate improved robustness and uncertainty quantification on the corrupted image benchmarks of the CIFAR and TinyImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: トレーニング時間拡張の導入は、一般化を強化し、テスト時間の破損に対してディープニューラルネットワークを準備するための重要なテクニックである。 生成拡散モデルの成功に触発されて,画像のノイズ化とぼやけという形で,ラベルの平滑化によって予測ラベルの信頼度を画像劣化と整合させる,新たなデータモリフィケーション手法を提案する。 このメソッドは実装が簡単で、無視可能なオーバーヘッドを導入し、既存の拡張と組み合わせることができる。 CIFARおよびTinyImageNetデータセットの劣化画像ベンチマークにおいて、ロバスト性および不確実性の定量化が向上したことを示す。

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