Att använda maskininlärningssystem i den verkliga världen kräver både hög noggrannhet på rena data och robusthet till naturligt förekommande korruption. Även om arkitektoniska framsteg har lett till förbättrad noggrannhet, är det fortfarande svårt att bygga robusta modeller. Tidigare arbete har hävdat att det finns en inneboende avvägning mellan robusthet och noggrannhet, vilket exemplifieras av standard data förstärkning tekniker som Cutout, vilket förbättrar ren noggrannhet men inte robusthet, och additiv Gaussian buller, vilket förbättrar robusthet men skadar noggrannhet. För att övervinna denna kompromiss, introducerar vi Patch Gaussian, ett enkelt förstärkningsschema som lägger buller till slumpmässigt utvalda fläckar i en inmatningsbild. Modeller tränas med Patch Gaussian uppnå state of the art på CIFAR-10 och ImageNet Common Korruptions riktmärken samtidigt förbättra noggrannheten på rena data. Vi finner att denna förstärkning leder till minskad känslighet för högfrekventa buller (liknande Gaussian) samtidigt som förmågan att dra nytta av relevant högfrekventa information i bilden (liknar Cutout). Slutligen visar vi att Patch Gaussian kan användas i kombination med andra legaliseringsmetoder och dataförstärkningspolicyer som AutoAugment, och förbättrar prestandan på COCO objektdetektion riktmärke.
REF begränsar Gaussian brus till små bildlappar som förbättrar noggrannheten men inte ger toppmodern prestanda på ResNet50-arkitekturen.
Improving Robustness Without Sacrificing Accuracy with Patch Gaussian Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}