Dataförstärkning är en viktig del av den utbildningsprocess som tillämpas på modeller för djupinlärning. Motiveringen är att en robust utbildningsprocess för djupinlärningsmodeller är beroende av stora kommenterade datauppsättningar, som är dyra att förvärva, lagra och bearbeta. Därför är ett rimligt alternativ att automatiskt kunna generera nya kommenterade träningsprover med hjälp av en process som kallas dataförstärkning. Den dominerande dataförstärkningsmetoden inom området förutsätter att nya träningsprover kan erhållas genom slumpmässiga geometriska eller utseendetransformationer som tillämpas på kommenterade träningsprover, men detta är ett starkt antagande eftersom det är oklart om detta är en tillförlitlig generativ modell för att producera nya träningsprover. I det här dokumentet ger vi en ny Bayesiansk formulering till dataförstärkning, där nya kommenterade träningspunkter behandlas som saknade variabler och genereras baserat på den distribution som lärts från träningssetet. För lärande introducerar vi en teoretiskt sund algoritm - generaliserad Monte Carlo förväntan maximering, och visa en möjlig implementering via en förlängning av Generative Adversarial Network (GAN). Klassificeringsresultat på MNIST, CIFAR-10 och CIFAR-100 visar bättre prestanda för vår föreslagna metod jämfört med den nuvarande dominerande metod för dataförstärkning som nämns ovan visar också att vårt tillvägagångssätt ger bättre klassificeringsresultat än liknande GAN-modeller.
Tran m.fl. generera utökade data via en Bayesian metod, baserat på den distribution som lärts från utbildningen set REF.
A Bayesian Data Augmentation Approach for Learning Deep Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}