由此引出了一种更好的data augmentation方法,也就是通过mixup的方式来产生virtual sample。 2 From Empirical Risk Minimization to mixup 首先从数据分布角度给出期望风险的形式化定义:feature vector X和target vector Y满足联合分布P(X, Y),那么期望风险就是所有(X, Y)的Loss function对P(X, Y)的积分。 不幸...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 这篇论文发表在 ICLR 2018。虽然不是很新的论文,但是文中提到的这种mixup方法很有启发性,理解起来也不难。 大型神经网络的问题大型的深度神经网络存在一些不好的行为,比如 记忆性和对抗… WdBli...发表于思维实验室... 数据增强-Mixup stive...发表于深度学习基... ...
按照论文的说法,一个generic的vicinal分布是这样的: 其中lamda满足Beta分布(伯努利分布乘上[0,1]之间的均匀分布得到之),这个式子比较好实现的,比如这里的keras的mixup代码就是随机取索引之后利用Beta分布混合得到新的数据及其对应标签: .https://github.com/yu4u/mixup-generator/blob/master/mixup_generator.pygit...
广泛的应用。 MSDA的代表性算法是Mixup,最早出现在ICLR2018的论文“Mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization”中。关于这篇论文,博主专门写了一篇文章进行了介绍【深度学习】Mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization,有兴趣的可以去看看。Mixup算法的核心思想是按一定的比例随机混合 ...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION概述 0.前言 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息: 领域:数据增强 发表时间:arxiv 2022(2022.5.1) 1.针对的问题 大型的深度神经网络存在一些不好的行为,比如记忆性和对抗样本敏感问题。当前的神经网络大多都是基于经验风险最小化(ERM原理)这个基本思想进行学习或...
Self-Adaptive Training: beyond Empirical Risk Minimization We propose self-adaptive training---a new training algorithm that dynamically corrects problematic training labels by model predictions without incurring e... Lang Huang,Chao Zhang,Hongyang Zhang - Self-Adaptive Training: beyond Empirical Risk ...
[深度学习论文笔记][ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
标题:mixup: Beyond Empirical Risk Minimization 时间:2017 引用次数:3954(截止目前) 1 遇到问题 大型深度神经网络(VGG、ResNet、DenseNet等网络)在计算机视觉成功应用中,这些神经网络有两个共同点: 首先,它们进行训练以将其训练数据的平均误差最小化,这种学习规则也被称为经验风险最小化(Empirical Risk Minimization,...
解决这一问题的一个途径就是使用邻域风险最小化原则(Vicinal Risk Minimization,VRM),即通过先验知识构造训练样本在训练集分布上的邻域值。通常做法就是传统的数据扩充,如翻转,旋转,放缩等。但是这种做法过于依赖特定数据集,此外需要人类的专门先验知识,此外,数据增强假定邻域内样本都是同一类,且没有对不同类不同样本...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 文献分享 探寻文章在呈现出来之前做了哪些尝试,是否有理论支撑 文章解决了什么问题 数据增强。一般的数据增强是对图片进行旋转、镜像等操作,但是这篇文章采用了一种及其简单的方式:插值。但是怎么插值,其实最开始作者也是不知道的,最后尝试了多种插值方法才得到最终的结论。