Dataförstärkning är en allestädes närvarande teknik för att öka storleken på märkta utbildningsset genom att utnyttja uppgiftsspecifika datatransformationer som bevarar klassetiketter. Även om det ofta är lätt för domänexperter att specificera enskilda transformationer, är det i praktiken en tidskrävande manuell uppgift att konstruera och finjustera de mer sofistikerade kompositioner som vanligtvis behövs för att uppnå toppmoderna resultat. Vi föreslår en metod för att automatisera denna process genom att lära sig en generativ sekvensmodell över användarspecificerade transformationsfunktioner med ett generativt kontradiktoriskt tillvägagångssätt. Vår metod kan använda sig av godtyckliga, icke-deterministiska omvandlingsfunktioner, är robust för att felspecificera användarinmatning, och är utbildad på omärkta data. Den lärda omvandlingsmodellen kan sedan användas för att utföra dataförstärkning för alla slutdiskriminativa modeller. I våra experiment visar vi effektiviteten i vår strategi för både bild- och textdatauppsättningar, vilket ger förbättringar av 4,0 noggrannhetspunkter på CIFAR-10, 1,4 F1 poäng på ACE-relationens extraktionsuppgift, och 3.4 noggrannhetspoäng vid användning av domänspecifika transformationsoperationer på en medicinsk bilduppsättning jämfört med vanliga heuristiska förstärkningsmetoder.
TANDA REF lär sig en generativ sekvensmodell som producerar dataförstärkningsstrategier med hjälp av kontradiktoriska tekniker på omärkta data.
Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017, 3236--3246', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}