#178
summarized by : cfiken
AutoAugment: Learning Augmentation Strategies From Data

どんな論文か?

Data Augmentation の手法をデータ自体から学習して得る Auto Augmentation の提案。ターゲットデータセットの validation acc が高くなるような augmentation の policy を強化学習の枠組みで探索する。CIFAR-100 や ImageNet などで SOTA を更新し、学習した policy は他のデータセットでも効果があった。
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新規性

直接 augment された画像を生成するのではなく、強化学習で直接ターゲットデータセットでの性能が上がるように変換の組み合わせを探索することにより自動化したのは初。

結果

CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet などの複数のタスクで SoTA. 獲得した policy が転移学習的にも使えることを示した。

その他(なぜ通ったか?等)