AUGMIX: A SIMPLE DATA PROCESSING METHOD TO IMPROVE ROBUSTNESS AND UNCERTAINTY

AUGMIX: A SIMPLE DATA PROCESSING METHOD TOIMPROVE ROBUSTNESS AND UNCERTAINTY

google AI research 팀이 발표한 논문

ICLR 2020에서 발표될 예정

paer : https://arxiv.org/abs/1912.02781

code : https://github.com/google-research/augmix

 

주제: Data Augmentation 방법 제안

 

 

AugMix는 이름처럼 여러 data augmentation 방법들을 혼합하여 사용한다.

하지만 기존 방법들과 달리 데이터 변환으로인한 manifold를 벗어나는 일을 방지하였다.

 

 

논문에서는 단순히 데이터를 변형시켜서 새로운 샘플을 만들어내는데에 그치지 않고 original 데이터와 함께 학습하는 방법을 제안하였다.

아래는 AugMix의 슈도 코드인데, 맨 아래 Loos Output 부문을 보면 기존 original loss와 Jensen-Shannon 값이 더해진 것을 볼 수 있다.

쉽게 말해 변형된 샘플 이미지에 대한 출력 값과 원본 이미지에 대한 출력 값의 차를 loss로 준다.

이는 모델이 주어진 데이터를 좀 더 잘 표현할 수 있도록 학습하는 효과를 줄 수 있다.

 

AugMix 슈도 코드

 

AugMix는 단순히 image classification 뿐만 아니라 다양한 computer vision 문제에 쉽게 적용할 수 있으며,

adversarial attack 방지 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것 같다.