Dataförstärkning är en allmänt använd teknik i många maskininlärningsuppgifter, såsom bildklassificering, för att virtuellt förstora träningsdatasetets storlek och undvika övermontering. Traditionella dataförstärkningsmetoder för bildklassificeringsuppgifter skapar nya prover från de ursprungliga träningsdata genom att till exempel vända, förvränga, lägga till en liten mängd buller till, eller beskära en patch från en originalbild. I detta dokument introducerar vi en enkel men förvånansvärt effektiv dataförstärkningsteknik för bildklassificeringsuppgifter. Med vår teknik, som heter SamplePairing, syntetiserar vi ett nytt prov från en bild genom att överlagra en annan bild slumpmässigt vald från träningsdata (dvs. tar i genomsnitt två bilder för varje pixel). Genom att använda två slumpmässigt utvalda bilder från träningssetet kan vi generera N 2 nya prover från N träningsprover. Denna enkla dataförstärkningsteknik förbättrade klassificeringsnoggrannheten avsevärt för alla testade datauppsättningar; till exempel reducerades felfrekvensen för topp-1 från 33,5 % till 29,0 % för ILSVRC 2012-datasetet med GoogLeNet och från 8,22 % till 6,93 % i CIFAR-10-datasetet. Vi visar också att vår SamplePairing-teknik till stor del förbättrade noggrannheten när antalet prover i träningssetet var mycket litet. Därför är vår teknik mer värdefull för uppgifter med en begränsad mängd träningsdata, såsom medicinska avbildningsuppgifter.
SamplePairing REF plockar slumpmässigt ett prov i träningssetet och lägger till det till det ursprungliga provet för att producera ett nytt prov.
Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}