Effektiv utbildning av neurala nätverk kräver mycket data. I systemet med låga datamängder är parametrarna underdefinierade och de lärda nätverken generaliserar dåligt. Data Augmentation (Krizjevsky et al., 2012) lindrar detta genom att använda befintliga data mer effektivt. Standarddataförstärkning ger dock endast begränsade rimliga alternativa data. Med tanke på att det finns potential att generera en mycket bredare uppsättning av förstärkningar, vi utforma och träna en generativ modell för att göra dataförstärkning. Modellen, baserad på bildvillkor Generativa Adversarial Networks, tar data från en källkodsdomän och lär sig att ta alla dataobjekt och generalisera det för att generera andra dataobjekt inom klassen. Eftersom denna generativa process inte är beroende av klasserna själva, kan den tillämpas på nya osedda dataklasser. Vi visar att en Data Augmentation Generative Adversarial Network (DAGAN) förstärker standard vanilj klassificerare väl. Vi visar också en DAGAN kan förbättra få-shot lärande system såsom Matching Networks. Vi visar dessa strategier om Omniglot, om att EMNIST har lärt sig DAGAN om Omniglot, och VGG-Face data. I våra experiment kan vi se över 13% ökning av noggrannheten i experiment med lågdatasystem i Omniglot (från 69% till 82%), EMNIST (73,9% till 76%) och VGG-Face (4,5% till 12%); i Matching Networks för Omniglot observerar vi en ökning med 0,5% (från 96,9% till 97,4%) och en ökning med 1,8% i EMNIST (från 59,5% till 61,3%).
I REF föreslogs Data Augmentation Generative Adversarial Network (DAGAN) som bygger på CGAN och testade dess effektivitet på vaniljklassificerare och ett skott lärande.
Data Augmentation Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}