AutoDO: Robust AutoAugment for Biased Data With Label Noise via Scalable Probabilistic Implicit Differentiation
先行研究では、データ全体に適用するデータ拡張方策を最適化するが、データによっては過不足が発生する。データ毎に最適な拡張をおこなうAutoDOを提案。データ毎の拡張を求めるだけでなくラベルノイズ対策のsoft labelや重み付けも最適化する。Fast AutoAugmentを超える結果。
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