[ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 笔记同步发表于CSDN博客 Hongyi Zhang, Moustapha Cisse, Yann N. Dauphin and David Lopez-Paz from MIT & FAIR paper link Overview 这篇文章提出了一种新的数据扩展方法。该方法简单有效。同时作者在文章中进行了详细的理论分析和实验分析,很有阅读价值。 Mo...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION kfxw 《mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》笔记 对论文 https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 所做的笔记在实际工作中,用到了这个技术,感谢论文作者的Idea,写一个总结性质的回答,引用块来源于对论文和其他英语资料的翻译。 一、关于… 若羽发表于机器学习与....
由此引出了一种更好的data augmentation方法,也就是通过mixup的方式来产生virtual sample。 2 From Empirical Risk Minimization to mixup 首先从数据分布角度给出期望风险的形式化定义:feature vector X和target vector Y满足联合分布P(X, Y),那么期望风险就是所有(X, Y)的Loss function对P(X, Y)的积分。 不幸...
经验风险是模型关于训练样本集的平均损失。 经验风险最小化(Empirical Risk Minimization,ERM)的策略认为,经验风险最小的模型是最优的模型。 当样本容量足够大时,经验风险最小化能保证有很好的学习效果,在现实中被广泛采用。例如,极大似然估计(MLE)就是经验风险最小化的一个例子。当模型是条件概率分布,损失函数是对...
标题:mixup: Beyond Empirical Risk Minimization 时间:2017 引用次数:3954(截止目前) 1 遇到问题 大型深度神经网络(VGG、ResNet、DenseNet等网络)在计算机视觉成功应用中,这些神经网络有两个共同点: 首先,它们进行训练以将其训练数据的平均误差最小化,这种学习规则也被称为经验风险最小化(Empirical Risk Minimization,...
近日,麻省理工学院(MIT)与Facebook人工智能研究院(FAIR)联合发表了一篇题为《mixup:超越经验风险最小化》(mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION)的论文,他们提出了一种能够构建虚拟训练样本的方法——mixup,提高了神经网络的健壮性。我们一起来看一看他们是如何做到的。
mixup通过在训练数据集中引入数据混合，即生成训练样本的线性组合，以此来增强模型的泛化能力。这种方法在一定程度上缓解了过拟合问题，使得模型能够在训练集外数据上取得更好的性能。具体来说，对于一对数据样本（x1, y1）和（x2, y2），mixup会产生新样本（λx1 + (1-λ)x2, λy1 + (1-λ)y...
《mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》这篇论文提出了一种新颖的数据增强方法，通过邻域风险最小化（Vicinal Risk Minimization，VRM）实现特征和标签的线性插值，从而扩展训练分布，减少模型在训练集外的振荡风险。这种方法在工程实践中被广泛应用，尤其是在神经网络训练中，尤其是在数据量有限或模型...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION概述 0.前言 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息: 领域:数据增强 发表时间:arxiv 2022(2022.5.1) 1.针对的问题 大型的深度神经网络存在一些不好的行为,比如记忆性和对抗样本敏感问题。当前的神经网络大多都是基于经验风险最小化(ERM原理)这个基本思想进行学习或...
论文原文:Zhang H, Cisse M, Dauphin Y N, et al. mixup: Beyond Empirical Risk Minimization[J]. 2017. 原文链接:https://arxiv.org/abs/1710.09412 1.摘要 大型深度神经网络是非常强大的,但在记忆和针对对抗样本的敏感性上却表现地不太理想。在这项研究中,我们提出了mixup,它是一个用以解决这些...