3つの要点 ✔️ ランダムにData Augmentationの手法を選択するRandAugmentを提案 ✔️ 従来のAutoAugmentと比べ探索空間を$10^{-30}$にも削減し計算量を激減させたことで実践で使えるようにしただけでなく、CIFAR-10/100やImageNet, COCOなどのデータセットにおいて有用性が確認できた ✔️ ImageNetのSoTAであるNoisyStudentにも使われており、関数は2行で実装できるため読者の方も容易に使うことができる。 RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space written by Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Jonathon Shlens, Quoc V. Le (Submitted