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Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive graph Approach

Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive Graph A...

引用

2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025

作者： Jebraeeli, Vahid Jiang, Bo Krim, Hamid Cansever, Derya ECE Department NC State University Raleigh United States Neuroscience Department Washington University St. Louis United States

ISBN: (纸本)9798350368741

Limited data availability in machine learning significantly impacts performance and generalization. Traditional augmentation methods enhance moderately sufficient datasets. GANs struggle with convergence when generating diverse samples. Diffusion models, while effective, have high computational costs. We introduce an Expansive Synthesis model generating large-scale, information-rich datasets from minimal samples. It uses expander graph mappings and feature interpolation to preserve data distribution and feature relationships. The model leverages neural networks' non-linear latent space, captured by a Koopman operator, to create a linear feature space for dataset expansion. An autoencoder with self-attention layers and optimal transport refines distributional consistency. We validate by comparing classifiers trained on generated data to those trained on original datasets. Results show comparable performance, demonstrating the model's potential to augment training data effectively. This work advances data generation, addressing scarcity in machine learning applications. © 2025 IEEE.

关键词： Dimension Expansion expander graph mapping Koopman Operator Theory Optimal Transport

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