論文の概要: Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive Graph Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17238v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 17:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:05.531005
• Title: Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive Graph Approach
• Title（参考訳）: 小データセットの生成的拡張:拡張グラフアプローチ
• Authors: Vahid Jebraeeli, Bo Jiang, Hamid Krim, Derya Cansever,
• Abstract要約: 最小限のサンプルから大規模で情報豊富なデータセットを生成する拡張合成モデルを提案する。 自己アテンション層と最適なトランスポートを持つオートエンコーダは、分散一貫性を洗練させる。 結果は同等のパフォーマンスを示し、モデルがトレーニングデータを効果的に増強する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.053285552524052
• License:
• Abstract: Limited data availability in machine learning significantly impacts performance and generalization. Traditional augmentation methods enhance moderately sufficient datasets. GANs struggle with convergence when generating diverse samples. Diffusion models, while effective, have high computational costs. We introduce an Expansive Synthesis model generating large-scale, information-rich datasets from minimal samples. It uses expander graph mappings and feature interpolation to preserve data distribution and feature relationships. The model leverages neural networks' non-linear latent space, captured by a Koopman operator, to create a linear feature space for dataset expansion. An autoencoder with self-attention layers and optimal transport refines distributional consistency. We validate by comparing classifiers trained on generated data to those trained on original datasets. Results show comparable performance, demonstrating the model's potential to augment training data effectively. This work advances data generation, addressing scarcity in machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習におけるデータ可用性の制限は、パフォーマンスと一般化に大きな影響を及ぼす。 従来の拡張手法は、適度に十分なデータセットを強化する。 GANは多様なサンプルを生成する際に収束に苦しむ。 拡散モデルは有効であるが、計算コストが高い。 最小限のサンプルから大規模で情報豊富なデータセットを生成する拡張合成モデルを提案する。 拡張グラフマッピングと機能補間を使用して、データの分散と機能関係を保存する。 このモデルは、Koopman演算子によってキャプチャされたニューラルネットワークの非線形潜在空間を活用して、データセット拡張のための線形機能空間を生成する。 自己アテンション層と最適なトランスポートを持つオートエンコーダは、分散一貫性を洗練させる。 生成されたデータに基づいてトレーニングされた分類器と、オリジナルのデータセットでトレーニングされた分類器を比較して検証する。 結果は同等のパフォーマンスを示し、モデルがトレーニングデータを効果的に増強する可能性を示している。 この研究はデータ生成を進歩させ、機械学習アプリケーションの不足に対処する。

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