Dataförstärkning är avgörande för framgången med moderna djupinlärningsmetoder. I detta dokument, föreslår vi Online Hyper-parameter Learning för Auto-Augmentation (OHL-Auto-Aug), en ekonomisk lösning som lär sig förstärkning policy distribution tillsammans med nätverksutbildning. Till skillnad från tidigare metoder på auto-augmentation som söker förstärkningsstrategier på ett offline sätt, vår metod formulerar förstärkningspolitiken som en parameteriserad sannolikhetsfördelning, vilket gör att dess parametrar kan optimeras tillsammans med nätverksparametrar. Vår föreslagna OHL-Auto-Aug eliminerar behovet av omskolning och minskar dramatiskt kostnaden för den totala sökprocessen, samtidigt som den fastställer betydande noggrannhetsförbättringar jämfört med baslinjemodeller. På både CIFAR-10 och ImageNet uppnår vår metod anmärkningsvärd söknoggrannhet, d.v.s. 60× snabbare på CIFAR-10 och 24× snabbare på ImageNet, samtidigt som konkurrenskraftiga noggrannhet.
OHL-Auto-Aug REF använder online hyper-parameter lärande i sökandet efter en auto-augmentation strategi, vilket leder till en hastighetshöjning över AutoAugment på 60× på CIFAR-10 och 24× på ImageNet.
Online Hyper-Parameter Learning for Auto-Augmentation Strategy
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}