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XiPeng*ZhiqiangTang*FeiYang
RutgersUniversityRutgersUniversity
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RogerioS.FerisDimitrisMetaxas
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Randomdataaugmentationisacriticaltechniqueto
avoidoverfittingintrainingdeepneuralnetworkmodels.
However,dataaugmentationandnetworktrainingareusu-
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nessofnetworktraining.Whynotjointlyoptimizethetwo?
Weproposeadversarialdataaugmentationtoaddressthis
limitation.Themainideaistodesignanaugmentationnet-
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“hard”augmentationstoachieveterperformance.Wealso
designareward/penaltystrategyforeffectivejointtrain-ing.
Wedemonstrateourapproachontheproblemofhumanpose
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