Data augmentation1 [GAN for Data Augmentation] DAGAN, 2018 DAGAN, 2018 Antreas Antoniou et al., arXiv [stat.ML], 2018 Data Augmentation GAN Abstract (문제) Data augmentation은 모델의 일반화에 기여하는 좋은 수단이지만, 기존의 Data augmentation 은 그럴듯한 대체 데이터에 한정되어 데이터를 증식했다. (단순 선형 변환 등) (해결) DAGAN을 이용하면, 한 소스 도메인으로 부터 다른 클래스의 데이터를 생성해낼 수 있다. 데이터를 생성함에 있어 클래스에 구애받지 않기 때문에, 보지 못했던 클래스에도 적용할 수 있다. 또한, Matching Networks 같은 few-shot learning에 DAGAN을 적용함으로써, 다양한 데이터들에 대해 성능 향상을 할 수 있.. 2019. 10. 5. 728x90 이전 1 다음
