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。

関連論文リスト

• zGAN: An Outlier-focused Generative Adversarial Network For Realistic Synthetic Data Generation [0.0]
  ブラックスワン」は古典的な機械学習モデルの性能に挑戦している。 本稿では、外部特性を持つ合成データを生成する目的で開発されたzGANモデルアーキテクチャの概要について述べる。 リアルな合成データ生成の有望な結果と、モデル性能のアップリフト能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T07:55:11Z)
• Koopcon: A new approach towards smarter and less complex learning [13.053285552524052]
  ビッグデータの時代、データセットの膨大な量と複雑さは、機械学習において大きな課題を引き起こします。 本稿では,クープマン演算子理論を背景とした,革新的オートエンコーダに基づくデータセット凝縮モデルを提案する。 人間の脳の予測的コーディング機構にインスパイアされた我々のモデルは、データをエンコードし再構成するための新しいアプローチを活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T17:47:14Z)
• DiverGen: Improving Instance Segmentation by Learning Wider Data Distribution with More Diverse Generative Data [48.31817189858086]
  生成データは、モデルが学習できるデータ分布を拡大し、過剰適合を軽減できると主張している。 DiverGenは強力なX-Pasteよりも優れており、すべてのカテゴリで+1.1ボックスAPと+1.1マスクAPを達成でき、まれなカテゴリでは+1.9ボックスAPと+2.5マスクAPを達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T15:30:18Z)
• Distribution-Aware Data Expansion with Diffusion Models [55.979857976023695]
  本研究では,分散型拡散モデルに基づくトレーニングフリーなデータ拡張フレームワークであるDistDiffを提案する。 DistDiffは、オリジナルデータのみにトレーニングされたモデルと比較して、さまざまなデータセットの精度を一貫して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T14:07:53Z)
• Improved Distribution Matching for Dataset Condensation [91.55972945798531]
  本稿では,分布マッチングに基づく新しいデータセット凝縮法を提案する。 提案手法は,計算資源の少ない従来の最適化指向手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T04:07:33Z)
• Scalable Modular Synthetic Data Generation for Advancing Aerial Autonomy [2.9005223064604078]
  本稿では,自律飛行に適したスケーラブルなAerial Synthetic Data Augmentation (ASDA) フレームワークを提案する。 ASDAは、シーンとデータ拡張を自動的に実行する2つのスクリプト可能なパイプラインを備えた中央データ収集エンジンを拡張している。 多様なデータセットを自動生成する手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T04:37:41Z)
• CHALLENGER: Training with Attribution Maps [63.736435657236505]
  ニューラルネットワークのトレーニングに属性マップを利用すると、モデルの正規化が向上し、性能が向上することを示す。 特に、我々の汎用的なドメインに依存しないアプローチは、ビジョン、自然言語処理、時系列タスクにおける最先端の結果をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:34:46Z)
• Negative Data Augmentation [127.28042046152954]
  負のデータ拡張サンプルは、データ分散のサポートに関する情報を提供することを示す。 我々は、NDAを識別器の合成データの追加源として利用する新しいGAN訓練目標を提案する。 実験により,本手法で訓練したモデルでは,異常検出能力の向上とともに条件付き・条件付き画像生成の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T20:28:35Z)
• Relation-Guided Representation Learning [53.60351496449232]
  本稿では,サンプル関係を明示的にモデル化し,活用する表現学習手法を提案する。 私たちのフレームワークは、サンプル間の関係をよく保存します。 サンプルをサブスペースに埋め込むことにより,本手法が大規模なサンプル外問題に対処可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-11T10:57:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。