論文の概要: Feature-to-Image Data Augmentation: Improving Model Feature Extraction with Cluster-Guided Synthetic Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17685v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 06:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.042842
• Title: Feature-to-Image Data Augmentation: Improving Model Feature Extraction with Cluster-Guided Synthetic Samples
• Title（参考訳）: 特徴-画像データ拡張:クラスタ誘導合成サンプルによるモデル特徴抽出の改善
• Authors: Yasaman Haghbin, Hadi Moradi, Reshad Hosseini,
• Abstract要約: 本研究ではFICAugを紹介した。FICAugは機能間データ拡張フレームワークである。 構造化された合成サンプルを生成することにより、限られたデータ条件下でのモデル一般化を改善するように設計されている。 実験の結果, FICAugは分類精度を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.041834517339835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the growing trends in machine learning is the use of data generation techniques, since the performance of machine learning models is dependent on the quantity of the training dataset. However, in many real-world applications, particularly in medical and low-resource domains, collecting large datasets is challenging due to resource constraints, which leads to overfitting and poor generalization. This study introduces FICAug, a novel feature-to-image data augmentation framework designed to improve model generalization under limited data conditions by generating structured synthetic samples. FICAug first operates in the feature space, where original data are clustered using the k-means algorithm. Within pure-label clusters, synthetic data are generated through Gaussian sampling to increase diversity while maintaining label consistency. These synthetic features are then projected back into the image domain using a generative neural network, and a convolutional neural network is trained on the reconstructed images to learn enhanced representations. Experimental results demonstrate that FICAug significantly improves classification accuracy. In feature space, it achieved a cross-validation accuracy of 84.09%, while training a ResNet-18 model on the reconstructed images further boosted performance to 88.63%, illustrating the effectiveness of the proposed framework in extracting new and task-relevant features.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のトレンドの1つは、機械学習モデルのパフォーマンスがトレーニングデータセットの量に依存するため、データ生成技術の使用である。 しかし、多くの実世界のアプリケーション、特に医療や低リソース領域では、リソース制約のために大規模なデータセットの収集が困難であり、過度に適合し、一般化が不十分になる。 FICAugは、構造化された合成サンプルを生成することにより、限られたデータ条件下でのモデル一般化を改善するために設計された、新しい特徴・画像データ拡張フレームワークである。 FICAugは最初に機能領域で動作し、k-meansアルゴリズムを使って元のデータをクラスタ化する。 純粋なラベルクラスタ内では、ガウスサンプリングを通じて合成データが生成され、ラベルの一貫性を維持しながら多様性を向上させる。 これらの合成特徴は生成ニューラルネットワークを用いて画像領域に投影され、再構成された画像に基づいて畳み込みニューラルネットワークが訓練され、拡張された表現が学習される。 実験の結果, FICAugは分類精度を著しく向上させることがわかった。 特徴空間では、84.09%のクロスバリデーション精度を達成し、再構成画像上でResNet-18モデルをトレーニングすると、パフォーマンスが88.63%向上し、新しいタスク関連特徴の抽出におけるフレームワークの有効性が示された。

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