G-Mixup 可以提高 GNN 在各种数据集上的性能。作者比较了使用 G-Mixup 的各种GNN主干网络在不同数据集上的性能。实验结果表明,G-Mixup可以提高图神经网络在各种数据集上的性能。 G -Mixup 可以提高 GNN 的鲁棒性。作者对 G-Mixup 的两种鲁棒性(标签腐蚀的鲁棒性和拓扑腐蚀的鲁棒性)进行研究,发现 G-Mixup 能够...
G-Mixup。G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说，G-Mixup 对不同的图生成器（graphon）进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后，基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。如图1所示，G-...
G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说,G-Mixup 对不同的图生成器(graphon)进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后,基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。 如图1所示,G-Mixup包括三个关...
论文阅读:G-mixup:Graph Data Augmentation for Graph Classification摘要mixup数据增强在图像领域获得了不错的效果,但是在图数据中仍然有很多挑战。他有这么几个难点:1.不同的图有不同的结点个数;2.图数据并…
G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说,G-Mixup 对不同的图生成器(graphon)进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后,基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。 如图1所示,G-Mixup包括三个关...
G-Mixup。G-Mixup 是一种通过图形插值的class-level数据增强方法。具体来说,G-Mixup 对不同的图生成器(graphon)进行线性插值以获得新的混合的生成器。然后,基于混合的新的生成器对合成图进行采样得到新的图数据以进行数据增强。改论文从理论上证明从该生成器中采样的图部分具有原始图的属性。
他们采用了哪些技术?这可以列一个很长的清单,包括深度卷积、反向瓶颈层设计、AdamW、LayerNorm 技术等等,具体的汇总你可以在下图中找到。此外,作者还使用了数据增强技术,如 Mixup、Cutmix 等。 二、MaxViT 尽管随着上述的 ConvNext 出世,卷积神经网络...
DatasetUtil.augment_image + 对传入的image构成的tf.data.Dataset数据集,进行图像数据增强,包含: + - 等概率加噪:高斯噪声、椒盐噪声、不加噪声; + - 对 对比度、亮度、饱和度 进行一定范围的随机扰动 + - mixup(待添加及实验) + - 图像平移(当前场景不适用) + - 图像旋转和翻转(当前场景不适用) +...
还有其他转换方式,如 Mixup,它以加权的方式混合来自两个不同类的输入,并将标签视为两个类的类似加权组合。其思想是,模型应该能够提取出与这两个类相关的特性。 这些技术将数据效率引入到 pipeline 中。这和教孩子在不同的上下文中识别现实生活中的物体实质上没有太大的区别。
switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。 mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数(每个’batch’,‘pair’(元素对),‘elem’(元素)。 correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正 ...