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-Mix...
mixup数据增强方法是一种在深度学习中常用的数据增强技术,其主要思想是将多个数据样本进行随机混合,生成新的训练数据。具体地,对于输入数据x和其对应的标签y,mixup方法会随机选择另一个数据样本x′和其对应的标签y′,然后按照一定的比例将两个样本混合,得到新的输入数据x_mix和标签y_mix,即: x_mix =λ* x + ...
1)数据增强的方法:mixup。mixup的基本思想是将数据混合构建虚拟样本,如上图有两个数据点A、B,其中A是class 0,而B是class 1,Label对应就是一个one hot向量。mixup就是通过混合AB来构建虚拟数据点,同时标签也进行混合得到概率分布,这样就得到了新的样本。 2)增加训练的数据量,提高模型的泛化能力。增加噪声数据,提...
code:https://github.com/vikasverma1077/manifold_mixup 该论⽂提出的⽅法其实主要就是四个步骤: 在包括输⼊层在内的所有层中随机选取⼀个k层; 使⽤两组不同的数据前向传播到k层,然后对这两组隐层进⾏Mixup得到新的融合向量和新的label; 对新的向量继续向后⾯的层传播,直到输出预测值; 计算预...
mixup是一种简单而有效的数据增强方法,该方法在图像、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。mixup论文被ICLR2018收录,后续又出现了一系列改进方法。本文详细分析、讨论mixup,并介绍几种典型的改进方法。 一. mixup 源码(698星):GitHub - facebookresearch/mixup-cifar10: mixup: Beyond ...
Mixup其实只是一种数据增强方法,它和任何用于分类的网络架构都是正交的。也就是说,我们可以在任何要进行分类任务的网络中对相应的数据集使用Mixup方法。 Mixup的提出者张宏毅等人基于其最初发表的论文《Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》对多个数据集和架构进行了实验,发现了Mixup在神经网络之外的应用中也能体...
Mixup的基本思想是将两个样本的特征和标签进行线性插值,生成一个新的样本,然后使用这个新样本来训练模型。这种方法可以使模型对输入数据的扰动具有更好的鲁棒性,从而减少过拟合的风险。 从数据角度来看,Mixup可以帮助模型学习到更多样本之间的关系,增加了数据的多样性。这有助于模型更好地泛化到新的未见过的数据上。
对比组合方法:使用仿射矩阵变换和颜色增强来创建新图像。 混合方法:通过线性组合一对样本及其标签来创建新样本。 生成方法:使用像生成对抗网络(GANs)这样的模型创建全新的合成数据。 混合方法及其变体简介: Mixup:这种简单但有效的方法通过线性插值图像及其对应标签来创建虚拟样本,改善了模型的泛化能力。
在此基础上, 通过Mixup 数据增强策略在向量表示空间中合成伪样本, 并利用类别先验使合成样本的标签偏向低频罪名类别, 以此来扩增低频罪名训练样本. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该方法在准确率、宏精确率、宏召回率和宏F1值上都获得了大幅提升, 低频罪名预测的宏F1值提升达到13.5%.关键词 类别先验Mixup, 罪...
RS。 这表明数据增强可能是提高基于 KG 的 RS 性能的有用方法，并且更新的 KG embedding 方法在这种...