論文の概要: Augmentation Policy Generation for Image Classification Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13453v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.883639
• Title: Augmentation Policy Generation for Image Classification Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた画像分類のための拡張ポリシー生成
• Authors: Ant Duru, Alptekin Temizel,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いて効率的な拡張ポリシーを自動生成する戦略を提案する。 提案手法は医用画像データセットを用いて評価され,最先端の手法よりも明確な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.038642416291856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated data augmentation methods have significantly improved the performance and generalization capability of deep learning models in image classification. Yet, most state-of-the-art methods are optimized on common benchmark datasets, limiting their applicability to more diverse or domain-specific data, such as medical datasets. In this paper, we propose a strategy that uses large language models to automatically generate efficient augmentation policies, customized to fit the specific characteristics of any dataset and model architecture. The proposed method iteratively interacts with an LLM to obtain and refine the augmentation policies on model performance feedback, creating a dataset-agnostic data augmentation pipeline. The proposed method was evaluated on medical imaging datasets, showing a clear improvement over state-of-the-art methods. The proposed approach offers an adaptive and scalable solution. Although it increases computational cost, it significantly boosts model robustness, automates the process, and minimizes the need for human involvement during model development.
• Abstract（参考訳）: 画像分類におけるディープラーニングモデルの性能と一般化能力は,自動データ拡張法により大幅に向上した。 しかし、最先端のほとんどのメソッドは、一般的なベンチマークデータセットに最適化されており、医療データセットのようなより多様な、あるいはドメイン固有のデータに適用性を制限する。 本稿では、大規模言語モデルを用いて効率的な拡張ポリシーを自動生成し、データセットやモデルアーキテクチャの特徴に適合するようにカスタマイズする戦略を提案する。 提案手法は,LLMと反復的に相互作用し,モデル性能フィードバックの強化ポリシを取得し,改良し,データセットに依存しないデータ拡張パイプラインを作成する。 提案手法は医用画像データセットを用いて評価され,最先端の手法よりも明確な改善が見られた。 提案されたアプローチは適応的でスケーラブルなソリューションを提供する。 計算コストは増大するが、モデルロバスト性を大幅に向上させ、プロセスを自動化するとともに、モデル開発における人間の関与の必要性を最小限にする。

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