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,并依赖于显著性信息保留更多与预测相关的标记。通过大量的实验,论文验证了该算法在广泛的文本分类基准上优于...
mixup:哪怕我给比较干净的样本,输出的熵也较高. 本文方法:样本干净时候很sharp,样本很混淆时候熵很高. 我明白的知道我不知道这些不确定的东西,knowingly unknowing the unknown. 通过热力图直观地展示本文实验达到了他想要的目的,自圆其说了.分享至 投诉或建议评论...
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。
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...
而在最近公布的 ICLR 2018 入围名单中,另一篇数据增广相关论文脱颖而出,而 SamplePairing 出局。仔细阅读 Mixup 的论文,发现它其实是对SamplePairing 的更进一步延伸。 名词解释 Empirical Risk Minimization (ERM):机器学习的经验风险最小化,ERM 策略认为,经验风险最小化的模型是最优化的模型。可参照李航的《统计学习...
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...
几篇论文实现代码:《Fair Mixup: Fairness via Interpolation》(ICLR 2021) GitHub:https:// github.com/chingyaoc/fair-mixup [fig1] 《Towards Real-time Photorealistic 3D Holography with Deep Neural Net...
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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。 1 Mixup 论文标题:mixup: Beyond empirical risk minimization(ICLR 2018) Mixup的实现方法很简单,随机...
论文阅读:G-mixup:Graph Data Augmentation for Graph Classification 摘要 mixup数据增强在图像领域获得了不错的效果,但是在图数据中仍然有很多挑战。他有这么几个难点:1.不同的图有不同的结点个数;2.图数据并不是对齐的;3.图在非欧空间中有唯一的拓扑结果。所以直接使用mixup是不行的,作者提出了G-mixup,用于...