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操作是一种基 于线性插值的数据增强技术,旨在扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。它通过将两个不同的训练样本进行线性插值,创建新的样本,同时对应的标签也进行线性插值。 具体而言,给定两个输入样本img1和img2以及它们对应的标签y1和y2。 Mixup操作的过程可以表示为: Mixup操作的原理是...
图2. mixup中分别使用Beta分布和平均分布、正态分布的对比 从图2中也可以看出,使用均匀分布或者正态分布和使用Beta分布相应参数的效果基本差不多。注意其中正态分布经过了truncate到(0,1)区间,这样会有一些样本等于是直接用了原始样本而没有进行mixup,所以效果会比其他几条线稍稍差一些。 2.3 参数 有何影响,如何...
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,并进行分类。
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。 defmixup_data(x,y,alpha=1.0,use_cuda=True):'''Returns mixed inputs, pairs of ...
Mixup操作是一种基 于线性插值的数据增强技术,旨在扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。它通过将两个不同的训练样本进行线性插值,创建新的样本,同时对应的标签也进行线性插值。 具体而言,给定两个输入样本img1和img2以及它们对应的标签y1和y2。
Mixup操作是一种基 于线性插值的数据增强技术,旨在扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。它通过将两个不同的训练样本进行线性插值,创建新的样本,同时对应的标签也进行线性插值。 具体而言,给定两个输入样本img1和img2以及它们对应的标签y1和y2。
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...