[ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 笔记同步发表于CSDN博客 Hongyi Zhang, Moustapha Cisse, Yann N. Dauphin and David Lopez-Paz from MIT & FAIR paper link Overview 这篇文章提出了一种新的数据扩展方法。该方法简单有效。同时作者在文章中进行了详细的理论分析和实验分析,很有阅读价值。 Mo...
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION kfxw 《mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》笔记 对论文 https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 所做的笔记在实际工作中,用到了这个技术,感谢论文作者的Idea,写一个总结性质的回答,引用块来源于对论文和其他英语资料的翻译。 一、关于… 若羽发表于机器学习与....
Christian Szegedy等人在ICLR2014发表的论文中,他们提出了对抗样本(Adversarial examples)的概念,即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本,受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。在他们的论文中,他们发现包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在内的深度学习模型对于对抗样本都...
从ERM到mixup expected risk: P(x,y)在实际场景中是不可知的,所以,我们用empirical distribution代替实际分布P(x,y) empirical risk: 通过最小化上式来学习函数f就是Empirical Risk Minimization(ERM)经验风险最小化 这个经验风险代表着有限的n的样本的行为,很容易就变成了强记忆训练数据。 根据VRM原理,经验分布可...
[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。
论文信息 论文标题:mixup: Beyond Empirical Risk Minimization论文作者:Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源:2018 ICLR论文地址:download 论文代码:downlo
Mixup 是⼀种简单且有效的数据增强⽅法,⾃2018年MIT和facebook提出之后,⽆论在业界还是在学术界都有了很强的地位,成为⼤家的⼀种标配。下⾯就从开⼭之作逐步简单的介绍下如何在NLP领域使⽤的吧。 开⼭之作:Mixup paper: mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION -- ICLR2018 link: https:/...
paper: mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION -- ICLR2018 link: https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 这篇⼀作是张弘毅(MIT)和⼀些facebook⼤佬的合作,哎,啥时候咱们腾讯和阿⾥也能提出⼀种划时代的idea捏~ 不过字节今年拿了⼀篇acl2021的best paper还是格外欣慰哒。我在苏⼤访学的那个实...
Mixup是MIT在ICLR 2018年上提出的一种数据增强算法。再介绍MixUP之间,我们首先简单了解两个概念: 经验风险最小化Empirical risk minimization ERM 临域风险最小化Vicinal Risk Minimization VRM 经验风险最小化是目前大多数网络优化都遵循的一个原则,即使用已知的经验数据(训练样本)训练得到的学习器的误差,也叫做经验误...
[1] Zhang et al. Mixup: beyond empirical risk minimization. ICLR-2018. [2] Zhang et al. Be your own teacher: Improve the performance of convolutional neural networks via self distillation. ICCV-2019. [3] Xu et al. Data-disto...