I detta dokument tar vi en närmare titt på dataförstärkning för bilder, och beskriver en enkel procedur som kallas AutoAugment för att söka efter förbättrade strategier för dataförstärkning. Vår nyckelinsikt är att skapa ett sökområde för policyer för dataförstärkning, att utvärdera kvaliteten på en viss policy direkt på datauppsättningen av intresse. I vårt genomförande har vi utformat ett sökområde där en policy består av många underpolitiker, varav en slumpmässigt väljs för varje bild i varje mini-batch. En underpolicy består av två operationer, där varje operation är en bildbehandlingsfunktion såsom översättning, rotation eller klippning, och de sannolikheter och magnituder med vilka funktionerna tillämpas. Vi använder en sökalgoritm för att hitta den bästa policyn så att neurala nätverket ger den högsta valideringsnoggrannheten på en måldatauppsättning. Vår metod uppnår toppmodern noggrannhet på CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN och ImageNet (utan ytterligare data). På ImageNet uppnår vi en topp-1-noggrannhet på 83,54 %. På CIFAR-10 uppnår vi en felfrekvens på 1,48 procent, vilket är 0,65 procent bättre än den senaste tekniken. Slutligen kan policyer som man lärt sig från ett dataset överföras för att fungera bra på andra liknande dataset. Till exempel, den policy som lärts på ImageNet gör att vi kan uppnå state-of-the-art noggrannhet på den finkorniga visuella klassificeringsdataset Stanford Cars, utan finjusterande vikter förtränade på ytterligare data. Kod för att träna Wide-ResNet, Shake-Shake och ShakeDrop-modeller med AutoAugment policys finns på https://github.com/tensorflow/modeller/tree/master/ research/autoaugment * Arbete som medlem i Google Brain Residency Program. † Lika bidrag.
Till skillnad från dessa dataoberoende metoder har AutoAugment Ref föreslagit ett data-adaptivt sätt att söka den bästa data-augmentation policy från ett stort område av politik, som är kombinationer av många underpolitik.
AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}