Automated Image Data Preprocessing with Deep Reinforcement Learning

计算机科学 预处理器 人工智能 数据预处理 模式识别(心理学) 机器学习 原始数据 分类器(UML) 数据挖掘 程序设计语言
作者
Tran Ngoc Minh,Mathieu Sinn,Hoang Thanh Lam,Martin Wistuba
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:12
标识
DOI:10.48550/arxiv.1806.05886
摘要

Data preparation, i.e. the process of transforming raw data into a format that can be used for training effective machine learning models, is a tedious and time-consuming task. For image data, preprocessing typically involves a sequence of basic transformations such as cropping, filtering, rotating or flipping images. Currently, data scientists decide manually based on their experience which transformations to apply in which particular order to a given image data set. Besides constituting a bottleneck in real-world data science projects, manual image data preprocessing may yield suboptimal results as data scientists need to rely on intuition or trial-and-error approaches when exploring the space of possible image transformations and thus might not be able to discover the most effective ones. To mitigate the inefficiency and potential ineffectiveness of manual data preprocessing, this paper proposes a deep reinforcement learning framework to automatically discover the optimal data preprocessing steps for training an image classifier. The framework takes as input sets of labeled images and predefined preprocessing transformations. It jointly learns the classifier and the optimal preprocessing transformations for individual images. Experimental results show that the proposed approach not only improves the accuracy of image classifiers, but also makes them substantially more robust to noisy inputs at test time.
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