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J-GLOBAL ID:202102220798720193   整理番号:21A0612546

クラス条件付きデータ増強のための生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Generative Adversarial Network for Class-Conditional Data Augmentation
著者 (3件):
資料名:
巻: 10  号: 23  ページ: 8415  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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画像分類タスクにおけるデータ不均衡問題を緩和するためのクラス条件データ増強(即ち,GANDA)のための新しい生成敵対ネットワークを提案した。提案したGANDAは,少数クラスの分類精度を高めるために,多数クラス情報を利用することにより少数クラスデータを生成する。安定なGAN訓練のために,著者らは,明確なサンプルの生成を可能にする潜在空間における明示的なクラス調整による新しい雑音除去自動符号化器初期化を導入した。発生した試料は視覚的に現実的であり,高分解能であった。実験結果は,提案したGANDAが分類精度をかなり改善でき,特にデータセットが標準ベンチマークデータセット(すなわち,MNISTとCelebA)で高度に不均衡である場合に,分類精度をかなり改善できることを示した。生成された試料は,それらの分類精度を高めるために,従来の分類器を訓練するために容易に使用できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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人工知能 
引用文献 (37件):
  • Goodfellow, I.; Pouget-Abadie, J.; Mirza, M.; Xu, B.; Warde-Farley, D.; Ozair, S.; Courville, A.; Bengio, Y. Generative Adversarial Nets. In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems, Montreal, QC, Canada, 8-13 December 2014.
  • Mariani, G.; Scheidegger, F.; Istrate, R.; Bekas, C.; Malossi, A.C.I. BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN. arXiv 2018, arXiv:1803.09655.
  • Mikołajczyk, A.; Grochowski, M. Data augmentation for improving deep learning in image classification problem. In Proceedings of the 2018 International Interdisciplinary PhD Workshop (IIPhDW), Swinouscie, Poland, 9-12 May 2018.
  • Galdran, A.; Alvarez-Gila, A.; Meyer, M.I.; Saratxaga, C.L.; Araújo, T.; Garrote, E.; Aresta, G.; Costa, P.; Mendonça, A.M.; Campilho, A. Data-Driven Color Augmentation Techniques for Deep Skin Image Analysis. arXiv 2017, arXiv:1703.03702, 2017.
  • Kwasigroch, A.; Mikołajczyk, A.; Grochowski, M. Deep convolutional neural networks as a decision support tool in medical problems-Malignant melanoma case study. In Trends in Advanced Intelligent Control, Optimization and Automation; Mitkowski, W., Kacprzyk, J., Oprze dkiewicz, K., Skruch, P., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2017.
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