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...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 这篇论文发表在 ICLR 2018。虽然不是很新的论文,但是文中提到的这种mixup方法很有启发性,理解起来也不难。 大型神经网络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… WdBli...发表于思维实验室... 数据增强-Mixup stive...发表于深度学习基... ...
解决ERM问题的一个途径就是使用邻域风险最小化原则(Vicinal Risk Minimization,VRM),即通过先验知识构造训练样本在训练集分布上的邻域值。通常做法就是传统的数据扩充,如翻转,旋转,放缩等,但是这种做法过于依赖特定数据集,需要人类的专门先验知识,并且数据增强假定邻域内样本都是同一类,没有对不同类不同样本之间邻域关...
这个方法已经是我们很熟悉的了,其本质是选择与训练数据相似但不同的示例进行训练的方法,也可以理解为近邻风险最小化规则的一种形式Vicinal Risk Minimization(VRM)。这种做法也可以理解为将训练数据进行人为的泛化,然后让再让神经网络记住。 同时,数据增强的方法也需要结合具体的数据集,以及相应的专业知识,比如肿瘤分割...
利用已知的经验数据(训练样本)来计算得到的误差,称之为经验风险。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...
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 有一些问题,如强制记忆和对对抗样本的敏感性;本文提出的mixup就是缓解这些问题的一种学习策略。本质上,mixup用样本对和标签对的凸组合(on convex combinations of pairs of examples and their labels)训练网络。这样,mixup将神经网络正规化以支持训练样本间的简单线性行为。在...
《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 作者Hongyi Zhang,本科北大,发这篇文章的时候是MIT的博士五年级学生。这篇文章是和FAIR的人一起合作的。 Introduction 摘要中,本文提到了mixup方法可以让神经网络倾向于训练成简单的线性关系。从而降低模型的过拟合现象。 实际上,现在的神经网络规模通常是和数据集规模成正比的...
(2000) introduced the unifying framework of Vicinal Risk Minimization (VRM) in which the empirical risk objective RERM(f) is modified via the introduction... J Gallego-Posada,P Forré 被引量: 0发表: 2021年 Understanding Mixup Training Methods The mixup training method has better generalization ...