注意到我们在式(1)中还引入了残差项\epsilon_i,\delta_i,显然,它们的期望为0,并且当\theta \rightarrow 1的时候,它们的取值范围也不会离0很远。因此,我们在\alpha=0.2,0.5这种条件下,将这些残差项视作微小扰动,通过泰勒展开研究Mixup在噪声正则化上的效果。 先回顾在(\tilde{\mathbf{X}},\tilde{\mathbf{...
我们从 Beta 分布B e t a ( α , α ) Beta(\alpha, \alpha)Beta(α,α)中随机采样一个系数λ \lambdaλ,λ \lambdaλ的取值范围在[ 0 , 1 ] [0, 1][0,1]之间 。然后,通过以下线性插值公式生成新的混合样本x n e w x_{new}xnew和混合标签y n e w y_{new}ynew:x n e w ...
alpha: Mixup的分布Beta参数 具体⽅法流程 获取2个input: sequence i 和 j; 通过设定的超参数,分别从2个sequence中获取两个⽚段; 通过Beta分布获取融合参数lambda,通过Mixup⽅法并⽣成新的embedding以 及新的label; 选取新的embedding附近距离最近的⼀个token作为新⽣成的sequence; 分别将新⽣成的sequen...
计算服从Beta分布的随机数,取值为0~1,代码实现如下: r = np.random.beta(8.0, 8.0) # mixup ratio, alpha=beta=8.0 图像1和图像2按照比例进行融合,代码实现如下: img = (img1 * r + img2 * (1 - r)).astype(np.uint8) 将两个图像的标签信息拼接到一起,不需要对标签坐标进行调整,代码实现如下:...
lam=np.clip(np.random.beta(alpha,alpha),0.3,0.7) data=lam*data+(1-lam)*shuffled_data targets=(target,shuffled_target,lam) returndata,targets 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Reference https://www.kaggle.com/virajbagal/mixup-cutmix-fmix-visualisationshttps:...
alpha: Mixup的分布Beta参数 具体⽅法流程 获取2个input: sequence i 和 j; 通过设定的超参数,分别从2个sequence中获取两个⽚段; 通过Beta分布获取融合参数lambda,通过Mixup⽅法并⽣成新的embedding以 及新的label; 选取新的embedding附近距离最近的⼀个token作为新⽣成的sequence; ...
然后在sentence A中选取最不重要的⼀个span来被sentence B中最重要的相同的⻓ 度的span进⾏替换,这⾥使⽤两者必须要有相同⻓度的span是为了防⽌⼀系列不必要的麻烦。其中,该span⻓度的计算⽅法为(其中alpha为原始Mixup⾃带的): 然⽽,新的label却是不⼀样的计算⽅法,这⾥设置alpha为:...
计算服从Beta分布的随机数,取值为0~1,代码实现如下: r=np.random.beta(8.0,8.0)# mixup ratio, alpha=beta=8.0 图像1和图像2按照比例进行融合,代码实现如下: img=(img1*r+img2*(1-r)).astype(np.uint8) 将两个图像的标签信息拼接到一起,不需要对标签坐标进行调整,代码实现如下: ...