En viktig utmaning när det gäller att utnyttja dataförstärkning för utbildning i neurala nätverk är att välja en effektiv förstärkningspolicy från ett stort sökområde för kandidatoperationer. Korrekt valda förstärkningspolicyer kan leda till betydande generalisering förbättringar; dock, state-of-t heart metoder som AutoAugment är beräkningsbart omöjligt att köra för den vanliga användaren. I detta dokument introducerar vi en ny dataförstärkningsalgoritm, Population Based Augmentation (PBA), som genererar icke-stationära förstärkningspolicyscheman istället för en fast förstärkningspolicy. Vi visar att PBA kan matcha prestandan för AutoAugment på CIFAR-10, CIFAR-100, och SVHN, med tre storleksordningar mindre total beräkning. På CIFAR-10 uppnår vi ett genomsnittligt testfel på 1,46 %, vilket är en liten förbättring jämfört med den nuvarande toppmoderna tekniken. Koden för PBA är öppen källkod och finns på https://github.com/arcelien/pba.
Befolkningsbaserad förstärkning (PBA) REF ersätter den fasta förstärkningspolitiken med en dynamisk plan för förstärkningspolitik tillsammans med utbildningsprocessen, som till största delen är relaterad till vårt arbete.
Population Based Augmentation: Efficient Learning of Augmentation Policy Schedules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}