Mixup作为一种数据增强方法,特别适用于计算机视觉领域。在图像分类、目标检测、语义分割等任务中,Mixup可以通过将不同类别的图像进行混合,扩充训练数据集。此外,Mixup还可以结合其他数据增强技术一起使用,如翻转、裁剪、旋转等,进一步增强模型的泛化能力。需要注意的是,Mixup操作虽然能够提高模型的泛化能力,但也可能导致模型...
Mixup操作的原理是通过将特征信息在样本空间中进行混合,从而产生具有更多样性和泛化能力的训练样本。通过将不同样本的特征进行插值,Mixup可以引入-定的噪声和扰动,使得模型更好地适应未见过的数据。 这种数据增强方法的一个重要特点是,生成的新样本在特征空间上呈现出平滑的过渡。因此,Mixup有助于降低模...
mixup是一种简单而有效的数据增强方法,该方法在图像、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。mixup论文被ICLR2018收录,后续又出现了一系列改进方法。本文详细分析、讨论mixup,并介绍几种典型的改进方法。 一. mixup 源码(698星):GitHub - facebookresearch/mixup-cifar10: mixup: Beyond E...
仅在具有相同标签的输入之间进行插值并没有带来mixup的性能提升。 Mixup邻域分布可以被理解为一种数据增强形式,鼓励模型f在训练示例之间表现出线性行为。 Mixup导致决策边界在类别之间线性过渡,提供了更平滑的不确定性估计。 使用mixup训练的模型在模型预测和训练样本之间的梯度范数方面更加稳定。 def mixup_data(x, y,...
在时间序列分类任务中,针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题,提出 Mixup 数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络LSTM-FCN)时间序列分类算法。该算法首先使用 Mixup对原始数据进行数据增强,通过简单的线性插值对时序数据进行混合,得到新的混合之后的增强数据;然后使用增强数据训练 LSTM-FCN,并进行分...
早期的混合增强技术主要依赖于手工策略,比如Mixup通过对数据对进行线性组合的方式生成新样本;CutMix则是设计一套patch替换策略,随机从其他图像中替换patch。 而近期的一些研究方法则利用图像中的显著性(saliency)信息通过复杂的离线优化方式来混合样本和标签。尽管通过这种方法训练的模型准确率更高,但计算的复杂度也很高。
Mixup 是混合样本数据增强的开创性工作,它使用线性插值来混合训练样本。CutMix通过将一张图像的patch粘贴到另一张图像上而不是插值来使混合样本多样化。为了提高混合样本数据增强的性能,一些最新的作品如SaliencyMix、Puzzle Mix...