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论文Mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization的一个PyTorch实现【论文笔记】mixupaaon22357的博客06-21194论文题目mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization2017（ICLR2018），HongyiZhangetal.Mixup，MIT和FAIR一作的知乎回答https...
AI经典论文解读13mixup-超越经验风险最小化.发布于2020-08-15·1300次播放.人工智能人工智能算文AI技术机器学习深度学习（DeepLearning）.
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：Mix…
mixup是一种简单而又有效的数据增强方法，涨点利器，该方法在图像、文本、语音、结构化数据、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。mixup论文被ICLR2018收录，后续又出现了一系列改进方法。我在本文中详细分析讨论了mixup，并介绍了几种典型的改进方法。
至于为什么mixup可以在controloverfitting的同时达到更低的trainingerror，这是一个非常有价值的问题，我目前还不知道答案。.如果单看错误率，和Google的NASNet、Momenta的SE-Net相比，我们的结果确实“好像没有太惊艳”。.如果想要得到惊艳的结果，可以尝试把以上工作...
【论文解读】无需额外数据、Tricks、架构调整，CMU开源首个将ResNet50精度提升至80%+新方法该文是CMU的ZhiqiangShen提出的一种提升标准ResNet50精度的方法，它应该是首个将ResNet50的Top1精度刷到80%+的(无需额外数据，...
论文解读的博客原文发布于我的github论文合集：ming71/CV_PaperDaily，欢迎关注，有想法欢迎一起讨论！私信评论均可。如有markdown语法知乎显示bug不进行修改维护，请直接移步github即可。文章的维护也只在git…
mixup,用几行代码就能提高模型的识别精度。大型深度神经网络是非常强大的，但其损耗巨大的内存以及对对抗样本的敏感性一直不太理想。作者提出的mixup是一个简单地减缓两种问题的方案。本质上，mixup在成对样本及其标签的凸组合（convexcombinations）上训练神经网络。
权值同mixup一样是采用bata分布随机得到，alpha的值为论文中取值为1，这样加权系数就服从beta分布，请注意，主要区别在于CutMix用另一个训练图像中的补丁替换了图像区域，并且比Mixup生成了更多的本地自然图像。
论文的主要思路就是利用mixup的思想，之前的inputtransformation的方法都是基于一张图做的，本文是用mixup的方法将多张图混合起来。但是如果只用mixup进行一个简单的组合，可以提升攻击的泛化能力，但是白盒成功率会变差。所以论文中提出了admix的...
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mixup是一种简单而又有效的数据增强方法，涨点利器，该方法在图像、文本、语音、结构化数据、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。mixup论文被ICLR2018收录，后续又出现了一系列改进方法。我在本文中详细分析讨论了mixup，并介绍了几种典型的改进方法。
至于为什么mixup可以在controloverfitting的同时达到更低的trainingerror，这是一个非常有价值的问题，我目前还不知道答案。.如果单看错误率，和Google的NASNet、Momenta的SE-Net相比，我们的结果确实“好像没有太惊艳”。.如果想要得到惊艳的结果，可以尝试把以上工作...
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mixup,用几行代码就能提高模型的识别精度。大型深度神经网络是非常强大的，但其损耗巨大的内存以及对对抗样本的敏感性一直不太理想。作者提出的mixup是一个简单地减缓两种问题的方案。本质上，mixup在成对样本及其标签的凸组合（convexcombinations）上训练神经网络。
权值同mixup一样是采用bata分布随机得到，alpha的值为论文中取值为1，这样加权系数就服从beta分布，请注意，主要区别在于CutMix用另一个训练图像中的补丁替换了图像区域，并且比Mixup生成了更多的本地自然图像。
论文的主要思路就是利用mixup的思想，之前的inputtransformation的方法都是基于一张图做的，本文是用mixup的方法将多张图混合起来。但是如果只用mixup进行一个简单的组合，可以提升攻击的泛化能力，但是白盒成功率会变差。所以论文中提出了admix的...
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