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Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Jonathon Shlens, Quoc V. Le
pdf 実装 解説記事
AutoAugment( #143 )は，探索空間が膨大で，計算量が非常に大きかった． RandAugment では以下の方法で計算量を削減する． N種類(論文では14種類)のdata augmentationと，その data augmentation の強さ最大値を表すMを予め決めておく． data augmentation の強さを0 ~ M までの十段階に分けることで， 各N種類のdata augmentation の強さの組み合わせを調べればよく，計算量が 10 * N となる． これくらいの計算量であれば，グリッドサーチでも十分探せそう．
May 12th, 2020
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Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Jonathon Shlens, Quoc V. Le
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概要
AutoAugment( #143 )は，探索空間が膨大で，計算量が非常に大きかった． RandAugment では以下の方法で計算量を削減する． N種類(論文では14種類)のdata augmentationと，その data augmentation の強さ最大値を表すMを予め決めておく． data augmentation の強さを0 ~ M までの十段階に分けることで， 各N種類のdata augmentation の強さの組み合わせを調べればよく，計算量が 10 * N となる． これくらいの計算量であれば，グリッドサーチでも十分探せそう．
提案手法
検証
新規性
議論，展望
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May 12th, 2020