2).当前实现使用单个数据加载获取一个最小批量,然后 mixup 被用于随机打乱后的同一最小批量。作者发现,减少 I/O 请求仍然能取得相同的效果; 3).仅在标签相同的输入中插值,并不能带来 mixup 后续讨论中的性能提升。 4.理解: mixup究竟做了什么?mixup邻域分布可以**被理解为一种数据增强方式,它令模型在处理样本...
数据增强-Mixup 1、技术原理 Mixup就是将样本以及标签以相同的方式进行融合,得到一个新的训练样本。一般的数据增强方法都是只改变样本不改变标签,Mixup同时改变样本和标签。 2、增强图片展示 从图中可以看出,Mixup将x和y以相同的系数lam进行融合得到新的样本及标签,计算损失时也是计算预测值与新标签之间的损失。 3...
用mixup训练的模型在预测训练数据之间的数据时更稳定。 4 实验结论 1)ImageNet 2)CIFAR 3)效果展示 MixUp方法 5 Pascal曰 1)数据增强的方法:mixup。mixup的基本思想是将数据混合构建虚拟样本,如上图有两个数据点A、B,其中A是class 0,而B是class 1,Label对应就是一个one hot向量。mixup就是通过混合AB来构建...
mixup是一种运用在计算机视觉中的对图像进行混类增强的算法,它可以将不同类之间的图像进行混合,从而扩充训练数据集。 (2). mixup原理 假设b a t c h x 1 batch_{x1}batchx1是一个b a t c h batchbatch样本,b a t c h y 1 batch_{y1}batchy1是该b a t c h batchbatch样本对应的标签;...
G -Mixup 可以提高 GNN 的鲁棒性。作者对 G-Mixup 的两种鲁棒性（标签腐蚀的鲁棒性和拓扑腐蚀的鲁棒性）进行研究，发现 G-Mixup 能够提高 GNN 的鲁棒性。结论 这项工作提出了一种名为 G-Mixup 的新型图增强方法。与图像数据不同，图数据是不规则的、未对齐的且处于非欧几里得空间中，因此很难进行混合。然而，...
Mixup邻域分布可以被理解为一种数据增强形式,鼓励模型f在训练示例之间表现出线性行为。 Mixup导致决策边界在类别之间线性过渡,提供了更平滑的不确定性估计。 使用mixup训练的模型在模型预测和训练样本之间的梯度范数方面更加稳定。 def mixup_data(x, y, alpha=1.0, use_cuda=True): '''Returns mixed inputs, pair...
尽管数据增强非常有效,由于文本是由变长的离散字符组成的,所以将mixup应用与NLP任务一直存在障碍。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...
数据增强技术中的MixUP方法是通过融合不同图片及其标签来生成新数据与新标签，以此增强模型对数据的泛化能力。具体解释如下：基本操作：选取两张图像xi与xj，及其对应的类别标签yi与yj。通过一定的权重λ将这两张图像进行融合，形成新的图像mix_img。公式表示为：mix_img = λ * xi + * xj。其中，...
数据增强---Mixup Mixup 什么是Mixup 假设我们在做猫狗分类的任务,label使用one-hot vector形式([1,0] →狗,[0,1]→猫),mixup的输出将图像和label分别进行了加权融合。 如果用数学公式来表达的话: \[x=\lambda x_i+(1-\lambda)x_j \\ y=\lambda y_i+(1-\lambda)y_j \]...
Mixup数据增强原理详解: 1. 理解Mixup的基本概念 Mixup是一种创新的数据增强技术,其核心思想是通过线性插值的方式将两个或多个不同的训练样本(包括它们的特征和标签)进行融合,生成新的训练样本。这种方法有效地增加了训练数据的多样性,进而提升模型的泛化能力。 2. 明确Mixup的操作方式 Mixup的操作主要涉及到两个步骤...