Dataset augmentation, praxis att tillämpa ett brett spektrum av domänspecifika transformationer för att syntetiskt utöka en utbildning uppsättning, är ett standardverktyg för övervakad lärande. Även effektivt i uppgifter som visuell igenkänning, måste uppsättningen av transformationer noggrant utformas, genomföras och testas för varje nytt område, vilket begränsar dess återanvändning och allmängiltighet. I detta dokument antar vi en enklare, domänagnostisk strategi för datauppsättningsförstärkning. Vi börjar med befintliga datapunkter och tillämpar enkla transformationer som att lägga till buller, interpolera eller extrapolera mellan dem. Vår huvudsakliga insikt är att utföra omvandlingen inte i inmatningsutrymme, utan i ett inlärt funktionsutrymme. Ett förnyat intresse för oövervakad representationsinlärning gör denna teknik aktuell och mer effektiv. Det är ett enkelt förslag, men hittills ett som inte har testats empiriskt. Vi arbetar i rummet för kontextvektorer som genereras av sekvens-till-sekvens modeller, vi visar en teknik som är effektiv för både statiska och sekventiella data.
DeVries och Taylor REF föreslog en domänagnostisk metod för dataförstärkning, där enkla omvandlingar av befintliga data såsom bullertillägg, interpolering och extrapolering utförs i ett inlärt funktionsutrymme, inte i inmatningsutrymme.
Dataset Augmentation in Feature Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}