論文の概要: Data Augmentation for Deep Learning Regression Tasks by Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03654v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 09:40:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:47:04.487851
- Title: Data Augmentation for Deep Learning Regression Tasks by Machine Learning Models
- Title（参考訳）: 機械学習モデルによる深層学習回帰作業のためのデータ拡張
- Authors: Assaf Shmuel, Oren Glickman, Teddy Lazebnik,
- Abstract要約: 本稿では,回帰タスクにおける深層学習(DL)モデルの性能向上を目的とした各種データ拡張(DA)手法の提案と評価を行う。
我々は、既存の観測を重複させる単純な方法から、データの基盤となる統計的関係を保存するより洗練されたDA戦略まで、さまざまなDA戦略によるニューラルネットワークの性能向上を比較した。
これらのDA戦略の有効性は、30の異なるデータセットで厳格に検証され、複数のイテレーションと3つの異なる自動ディープラーニング(AutoDL)フレームワークを使用した評価が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
- License:
- Abstract: Deep learning (DL) models have gained prominence in domains such as computer vision and natural language processing but remain underutilized for regression tasks involving tabular data. In these cases, traditional machine learning (ML) models often outperform DL models. In this study, we propose and evaluate various data augmentation (DA) techniques to improve the performance of DL models for tabular data regression tasks. We compare the performance gain of Neural Networks by different DA strategies ranging from a naive method of duplicating existing observations and adding noise to a more sophisticated DA strategy that preserves the underlying statistical relationship in the data. Our analysis demonstrates that the advanced DA method significantly improves DL model performance across multiple datasets and regression tasks, resulting in an average performance increase of over 10\% compared to baseline models without augmentation. The efficacy of these DA strategies was rigorously validated across 30 distinct datasets, with multiple iterations and evaluations using three different automated deep learning (AutoDL) frameworks: AutoKeras, H2O, and AutoGluon. This study demonstrates that by leveraging advanced DA techniques, DL models can realize their full potential in regression tasks, thereby contributing to broader adoption and enhanced performance in practical applications.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)モデルは、コンピュータビジョンや自然言語処理などの領域で注目されているが、表形式のデータを含む回帰処理には未利用のままである。
このような場合、従来の機械学習(ML)モデルはDLモデルを上回っます。
本研究では,表型データ回帰タスクにおけるDLモデルの性能向上のために,様々なデータ拡張(DA)手法を提案し,評価する。
我々は、既存の観測を重複させる単純な方法から、データの基盤となる統計的関係を保存するより洗練されたDA戦略にノイズを加える方法まで、さまざまなDA戦略によるニューラルネットワークの性能向上を比較した。
解析の結果,高度DA法は複数のデータセットおよび回帰タスクにわたるDLモデルの性能を著しく向上させ,その結果,拡張のないベースラインモデルと比較して平均10倍以上の性能向上が得られた。
これらのDA戦略の有効性は、AutoKeras、H2O、AutoGluonの3つの異なる自動ディープラーニング(AutoDL)フレームワークを使用して、30の異なるデータセットで厳格に検証された。
本研究は,高度なDA手法を活用することにより,DLモデルが回帰タスクにおける潜在能力をフルに実現し,実用的なアプリケーションにおいて広く採用され,性能が向上することを示す。
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