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[2Q1-GS-10-02] Faster AutoAugment: 誤差逆伝播法によるデータ拡張の学習
キーワード：データ拡張、画像認識
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による画像認識モデルの性能向上にはデータ拡張が不可欠だが，効果的なデータ拡張戦略の設計には対象のデータの性質に対する深い知見が必要となる．データからデータ拡張戦略を探索する手法も研究されているが，高い効果を発揮する一方，探索には多くの計算コストを要する．本稿ではデータ拡張に用いられる画像変換や探索操作の勾配を近似し，目的函数を微分可能な分布間の距離とすることで勾配降下法を用いた効率的な探索を可能にしたFaster AutoAugmentを提案する．Faster AutoAugmentは先行研究に対して性能を保ったまま，大幅な高速化を実現した．
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