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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 222 - 227 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.3.222
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실세계에서 수집되는 데이터는 대부분 클래스별 데이터의 수가 불균형한 문제를 가지며 이는 데이터 수가 적은 클래스에 대한 성능 저하로 이어진다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 diffusion과 같은 생성모델을 데이터 증강 방법으로 사용하여 적은 수의 데이터를 가진 클래스에 대한 학습에 추가적으로 활용할 수 있다. 하지만, diffusion 모델은 클래스 불균형 상황에서 데이터 수가 적은 클래스에 대한 학습 데이터의 분포를 다양하게 학습할 수 없어 랜덤 가우시안 노이즈로부터 우수한 품질의 이미지를 생성하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 diffusion 모델이 학습한 영역에 가까운 노이즈를 mixup 기법에 기반하여 생성하는 방법을 제안하며, 제안 기법을 통해 생성된 이미지를 분류 모델 학습에 추가적으로 활용한다. 제안 기법으로 생성한 이미지는 FID score가 기존 diffusion 모델 대비 14.97% 향상되었으며, 이를 추가적으로 활용한 분류 모델의 성능은 최대 1.85% 향상되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 환경 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Jae-Hyun Seo, “A Comparative Study on the Classification of the Imbalanced Intrusion Detection Dataset Based on Deep Learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 2, pp. 152-159, 2018.
Heesoo Kim, Hyunsoo Lee, “Generative Adversarial Networks based Data Generation Framework for Overcoming Imbalanced Manufacturing Process Data,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 1, pp. 1-8, 2019.
Sampath V, Maurtua I, Aguilar Martín J.J. & Gutierrez A, “A survey on generative adversarial networks for imbalance problems in computer vision tasks,” Journal of Big Data, no. 8, pp. 1-59, 2021.
Mariani G, Scheidegger F, Istrate R, Bekas C & Ma lossi C, “BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN,” International Conference on Machine Learni ng, 2018.
Ho Jonathan, Ajay Jain, and Pieter Abbeel, “Denoising diffusion probabilistic models,” Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 6840-6851, 2020.
Heesoo Kim, Hyunsoo Lee, “Generative Adversarial Networks based Data Generation Framework for Overcoming Imbalanced Manufacturing Process Data,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 1, pp. 1-8, 2019.
Sampath V, Maurtua I, Aguilar Martín J.J. & Gutierrez A, “A survey on generative adversarial networks for imbalance problems in computer vision tasks,” Journal of Big Data, no. 8, pp. 1-59, 2021.
Mariani G, Scheidegger F, Istrate R, Bekas C & Ma lossi C, “BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN,” International Conference on Machine Learni ng, 2018.
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