Основні поняття
深層モデルのみを使用して訓練する際に、合成データが実データを置き換えることができ、その効果を示す。
Анотація
人工的な訓練データは、多くの学習タスクやシナリオで重要性を増しており、現在の方法論によって生成される合成データの効率性が向上している。
合成データは、画像分類タスク全般で実際のデータセットの代替物としても利用可能であり、さまざまな利点を提供する。
合成データは、実際のデータセットを拡張するためにも使用可能であり、その有用性が示されている。
合成トレーニングデータの規模を拡大することで、画像分類パフォーマンスが向上し、実際のデータよりも優れた結果が得られることが示されている。
Цитати
"Synthetic training data has gained prominence in numerous learning tasks and scenarios."
"Our synthetic data better aligns with real data distribution than the baseline."
"Training solely with synthetic data equivalent to 1 × the original real data size yielded a 70.9% Top1 classification accuracy."