論文の概要: Understanding and Reducing the Class-Dependent Effects of Data Augmentation with A Two-Player Game Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03146v3
• Date: Tue, 25 Mar 2025 09:05:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:11.759900
• Title: Understanding and Reducing the Class-Dependent Effects of Data Augmentation with A Two-Player Game Approach
• Title（参考訳）: ツープレイゲームアプローチによるデータ強化のクラス依存効果の理解と低減
• Authors: Yunpeng Jiang, Paul Weng, Yutong Ban,
• Abstract要約: CLAssに依存した乗算重み付け方式であるCLAMを提案する。 以上の結果から,学習した分類器の性能は,平均精度に限られた影響しか与えず,クラスにかなり分散していることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.05832012052375
• License:
• Abstract: Data augmentation is widely applied and has shown its benefits in different machine learning tasks. However, as recently observed, it may have an unfair effect in multi-class classification. While data augmentation generally improves the overall performance (and therefore is beneficial for many classes), it can actually be detrimental for other classes, which can be problematic in some application domains. In this paper, to counteract this phenomenon, we propose CLAM, a CLAss-dependent Multiplicative-weights method. To derive it, we first formulate the training of a classifier as a non-linear optimization problem that aims at simultaneously maximizing the individual class performances and balancing them. By rewriting this optimization problem as an adversarial two-player game, we propose a novel multiplicative weight algorithm, for which we prove the convergence. Interestingly, our formulation also reveals that the class-dependent effects of data augmentation is not due to data augmentation only, but is in fact a general phenomenon. Our empirical results over five datasets demonstrate that the performance of learned classifiers is indeed more fairly distributed over classes, with only limited impact on the average accuracy.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は広く適用されており、さまざまな機械学習タスクにおいてそのメリットを示している。 しかし、最近観察されたように、多クラス分類において不公平な効果がある可能性がある。 データ拡張は一般的に全体的なパフォーマンスを改善するが(従って多くのクラスにとって有益である)、実際には他のクラスにとって有害であり、いくつかのアプリケーションドメインでは問題となることがある。 本稿では,CLAss依存型乗算重み法CLAMを提案する。 導出するために、まず分類器のトレーニングを非線形最適化問題として定式化し、各クラスのパフォーマンスを最大化し、バランスをとることを目的とした。 この最適化問題を対角2プレーヤゲームとして書き換えることにより,新たな乗法重みアルゴリズムを提案し,その収束性を証明した。 興味深いことに、我々の定式化は、データ拡張のクラス依存的な効果は、データ増大によるものではなく、実際は一般的な現象であることも明らかにしている。 5つのデータセットに対する実験結果から,学習した分類器の性能は,平均精度に限られた影響しか与えず,クラス間でかなり分散していることが明らかとなった。

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