2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of Strategic Utilization Methods for Data Augmentation in Deep Learning
Project/Area Number |
20K19888
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
Principal Investigator |
TAKASE Tomoumi 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (30844162)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | データ拡張 / Data augmentation / 深層学習 / ディープラーニング / ニューラルネットワーク / カリキュラム学習 / 教師あり学習 |
Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a method that avoids the inappropriate use of data augmentation and is beneficial for deep learning. The proposed method, Self-paced augmentation, dynamically determines which samples to apply data augmentation based on the value of the loss function during training. Through experiments using numerous datasets and neural networks, the proposed method achieved improvement in generalization performance. Furthermore, we devised a method to explore data augmentation techniques and hyperparameters based on metrics for data augmentation, leading to a reduction in exploration time.
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Free Research Field |
深層学習、ニューラルネットワーク、機械学習
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
データ拡張は経験や直感に基づいて利用されることが多いのが現状であるが、不適切なデータ拡張の利用はモデルの汎化性能を落とすことになる。本研究でデータ拡張をデータに応じて適切に適用する手法を開発したことは、深層学習の性能や安定性を高めることに対して大きく貢献すると期待される。研究成果は、IF付き国際誌Neurocomputingで発表された。
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