当α \alphaα较小时,λ \lambdaλ更倾向于取接近 0 或 1 的值,这意味着生成的混合样本更接近原始样本中的某一个; 当α \alphaα较大时,λ \lambdaλ更倾向于取接近 0.5 的值,混合样本会更加均匀地融合两个原始样本的特征 。 基于采样得到的λ \lambdaλ,我们通过以下公式生成新的混合样本x n e w x_...
随机选择一个介于0-1之间的权重λ;将样本Xi和样本Xj各个通道按照权重值λ进行融合(线性组合)，即Mix_I...
在图像分类领域，mixup技术能够通过在几乎不增加计算开销的情况下，提升约1个百分点的精度。这项技术源自ICLR论文，已被GluonCV采纳，具体实现可参考链接。在图像分类中，mixup主要通过将两张图像按照一定比例混合，生成新的训练样本。这个过程通常由随机数生成器控制，生成的比例符合beta分布，alpha参数为其超...
alpha为Mixup混合的超参数 随机采样Mixup比例值 lambda = betarnd(alpha, alpha); 进行Mixup混合 xmix = lambda*x1 + (1-lambda)*x2; ymix = lambda*y1 + (1-lambda)*y2; end 通过调用这个函数,我们可以将两个样本进行Mixup混合,并生成一个新的混合样本。需要注意的是,这个函数只介绍了Mixup混合的基本实...
然后在算loss时候也加入一个apha权重; 2.直接concat到一起，也就是不考虑这个alpha值了。