Mixup是发源于CV领域的一种数据增强技术,发展到现在不仅在CV领域,在NLP、时间序列预测等领域都有其踪影,是一种提分神器。今天我们从CV领域入手,绍了9篇CV领域的Mixup相关论文,一览Mixup数据增强技术的发展过程。 1. Mixup 论文标题:mixup: Beyond empirical risk minimization(ICLR 2018) 开源代码:https://github.c...
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...
尽管数据增强非常有效,由于文本是由变长的离散字符组成的,所以将mixup应用与NLP任务一直存在障碍。在本篇论文,作者提出了SSMix算法,一种针对输入文本增强的mixup算法,而非之前针对隐藏向量的方法。SSMix通过跨度混合( span-based mixing)在保留原始两个文本的条件下合成一个句子,同时保留两个原始文本的位置,并依赖于...
Mixup数据增强/增广和半监督论文导读 1.简介 为了回答如下问题,我们进行了论文的阅读和分析: 1.数据增强和半监督有什么联系? 2.现在的数据增强算法背后有一些什么假设或者理论支持? 3.现在的半监督算法背后有一些什么假设或者理论支持? 如果回答了1,2和3的答案也就有了。
Mixup是一种起源于计算机视觉领域的数据增强技术，目前已经在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域得到了广泛应用，成为了一种提升模型性能的有效工具。本文将从CV领域出发，介绍9篇Mixup相关论文，帮助读者了解Mixup数据增强技术的发展脉络。1. Mixup：Mixup的实现方法简单，通过随机选择两个训练...
Mixup，一种源自CV领域的数据增强技术，如今已扩展至NLP、时间序列预测等多个领域，成为提升模型性能的利器。本文将带你从CV领域深入了解Mixup的演进与发展，通过9篇相关顶会论文，揭示Mixup数据增强技术的脉络。1. Mixup Mixup的实现原理极为简单，通过随机选取两个训练样本的向量及其对应的标签，利用线性...
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。
邻域分布上采样来构造一个数据集,并且最小化经验邻域风险: 本篇论文的贡献在于提出了一种通用的邻域分布,mixup: 其中,。总之,从mixup邻域分布采样,产生虚拟特征-目标向量 这里,(xi,yi)和...mixup导致决策边界从一个类到另一个类线性的转变,提供了一个更平滑的不确定性估计。图2显示了在CIFAR-10数据集上用mixu...
Mixup是发源于CV领域的一种数据增强技术,发展到现在不仅在CV领域,在NLP、时间序列预测等领域都有其踪影,是一种提分神器。今天我们从CV领域入手,介绍了9篇CV领域的Mixup相关论文,一览Mixup数据增强技术的发展过程。 1Mixup 论文标题:mixup: Beyond empirical risk minimization(ICLR 2018) ...
尽管数据增强非常有效,由于文本是由变长的离散字符组成的,所以将mixup应用与NLP任务一直存在障碍。在本篇论文,作者提出了SSMix算法,一种针对输入文本增强的mixup算法,而非之前针对隐藏向量的方法。SSMix通过跨度混合( span-based mixing)在保留原始两个文本的条件下合成一个句子,同时保留两个原始文本的位置,并依赖于...