論文の概要: AugGen: Synthetic Augmentation Can Improve Discriminative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11544v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 16:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 22:04:29.405529
• Title: AugGen: Synthetic Augmentation Can Improve Discriminative Models
• Title（参考訳）: AugGen: 差別モデルを改善するための合成拡張
• Authors: Parsa Rahimi, Damien Teney, Sebastien Marcel,
• Abstract要約: 自己完結型合成拡張技術を紹介する。 ターゲットデータセットにのみ訓練された条件生成モデルから戦略的にサンプリングする。 IJB-CベンチマークとIJB-Bベンチマークで1～12%のパフォーマンス向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.680260279598045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing dependence on large-scale datasets in machine learning introduces significant privacy and ethical challenges. Synthetic data generation offers a promising solution; however, most current methods rely on external datasets or pre-trained models, which add complexity and escalate resource demands. In this work, we introduce a novel self-contained synthetic augmentation technique that strategically samples from a conditional generative model trained exclusively on the target dataset. This approach eliminates the need for auxiliary data sources. Applied to face recognition datasets, our method achieves 1--12\% performance improvements on the IJB-C and IJB-B benchmarks. It outperforms models trained solely on real data and exceeds the performance of state-of-the-art synthetic data generation baselines. Notably, these enhancements often surpass those achieved through architectural improvements, underscoring the significant impact of synthetic augmentation in data-scarce environments. These findings demonstrate that carefully integrated synthetic data not only addresses privacy and resource constraints but also substantially boosts model performance. Project page https://parsa-ra.github.io/auggen
• Abstract（参考訳）: 機械学習における大規模なデータセットへの依存度の増加は、大きなプライバシーと倫理的課題をもたらす。 合成データ生成は、有望なソリューションを提供するが、現在のほとんどのメソッドは、複雑さを増し、リソース要求をエスカレートする外部データセットや事前訓練されたモデルに依存している。 本研究では,ターゲットデータセットにのみ訓練された条件生成モデルから戦略的にサンプルを抽出する,自己完結型合成拡張手法を提案する。 このアプローチは補助的なデータソースを必要としない。 IJB-C と IJB-B のベンチマークで1--12 % の性能向上を実現した。 実際のデータのみに基づいてトレーニングされたモデルよりも優れており、最先端の合成データ生成ベースラインのパフォーマンスを上回る。 特に、これらの拡張はアーキテクチャの改善によって達成されたものを上回ることが多く、データスカース環境での合成拡張による大きな影響を強調している。 これらの結果から,プライバシやリソースの制約に対処するだけでなく,モデルの性能を大幅に向上させることが示唆された。 プロジェクトページ https://parsa-ra.github.io/auggen

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