論文の概要: Enhancing Small-Scale Dataset Expansion with Triplet-Connection-based Sample Re-Weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07723v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 07:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.001961
• Title: Enhancing Small-Scale Dataset Expansion with Triplet-Connection-based Sample Re-Weighting
• Title（参考訳）: Triplet-Connection-based Sample Re-Weighting による小規模データセット拡張の強化
• Authors: Ting Xiang, Changjian Chen, Zhuo Tang, Qifeng Zhang, Fei Lyu, Li Yang, Jiapeng Zhang, Kenli Li,
• Abstract要約: 制御不能な生成プロセスと自然言語のあいまいさのため、ノイズの多い画像を生成することができる。 再重み付けは、このようなノイズの多い画像に低重みを割り当てることによってこの問題に対処する効果的な方法である。 本稿では,3重結合型サンプル再重み付け手法であるTriReWeightを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.69942307190522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of computer vision models in certain real-world applications, such as medical diagnosis, is often limited by the scarcity of available images. Expanding datasets using pre-trained generative models is an effective solution. However, due to the uncontrollable generation process and the ambiguity of natural language, noisy images may be generated. Re-weighting is an effective way to address this issue by assigning low weights to such noisy images. We first theoretically analyze three types of supervision for the generated images. Based on the theoretical analysis, we develop TriReWeight, a triplet-connection-based sample re-weighting method to enhance generative data augmentation. Theoretically, TriReWeight can be integrated with any generative data augmentation methods and never downgrade their performance. Moreover, its generalization approaches the optimal in the order $O(\sqrt{d\ln (n)/n})$. Our experiments validate the correctness of the theoretical analysis and demonstrate that our method outperforms the existing SOTA methods by $7.9\%$ on average over six natural image datasets and by $3.4\%$ on average over three medical datasets. We also experimentally validate that our method can enhance the performance of different generative data augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 医療診断などの特定の現実世界の応用におけるコンピュータビジョンモデルの性能は、利用可能な画像の不足によって制限されることが多い。 事前訓練された生成モデルを使用してデータセットを拡張することは、効果的なソリューションである。 しかし、制御不能な生成プロセスと自然言語のあいまいさのため、ノイズの多い画像を生成することができる。 再重み付けは、このようなノイズの多い画像に低重みを割り当てることによってこの問題に対処する効果的な方法である。 まず、生成した画像の3種類の監督を理論的に分析する。 理論解析に基づいて,3重結合を用いたサンプル再重み付け法であるTriReWeightを開発した。 理論的には、TriReWeightは任意の生成データ拡張メソッドに統合でき、パフォーマンスを低下させることはない。 さらに、その一般化は位数$O(\sqrt{d\ln (n)/n})$の最適値に近づく。 本実験は, 理論解析の正しさを検証し, 提案手法が既存のSOTA法を平均で7.9 %, 3つの医学的データセットで平均で3.4 %, 平均で7.9 %, 性能で上回っていることを示す。 また,本手法が異なる生成データ拡張手法の性能を向上させることを実験的に検証した。

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