Mixup数据增强原理详解: 1. 理解Mixup的基本概念 Mixup是一种创新的数据增强技术,其核心思想是通过线性插值的方式将两个或多个不同的训练样本(包括它们的特征和标签)进行融合,生成新的训练样本。这种方法有效地增加了训练数据的多样性,进而提升模型的泛化能力。 2. 明确Mixup的操作方式 Mixup的操作主要涉及到两个步骤...
作者的实现方法是通过一个单独的data loader获得一个batch的数据,然后在random shuffle后对这一个batch内的数据使用mixup,作者发现这种策略的效果很好,同时减少了I/O。 只对相同类别的样本进行mixup并不会带来精度的提升。 实现 torchvision版本 这里通过roll方法将batch内的图片向后平移一个,然后与原batch进行mixup,相...
作者的实现方法是通过一个单独的data loader获得一个batch的数据,然后在random shuffle后对这一个batch内的数据使用mixup,作者发现这种策略的效果很好,同时减少了I/O。 只对相同类别的样本进行mixup并不会带来精度的提升。 实现 torchvision版本 这里通过roll方法将batch内的图片向后平移一个,然后与原batch进行mixup,相...