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Proj CMI Paper Reading: Locating Faults with Program Slicing: An Empirical Analysis
Abstract 背景： 如果⼈类程序员必须搜索超出最佳候选位置的故障，则沿动态切⽚跟踪依赖关系的传统技术可能比统计故障定位更适合 本文： Task：⽐较了统计故障定位与动态切⽚的有效性 实验： 数据集：46 个开源 C 程序中的 457 个错误（369 个单故障和88 个多故障） 效果： 动态切⽚对具有单个故障mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION概述
参考简书 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训练的，这个思想通过最小化在训练数据的平均误差以拟合真实的数据分布进行学习，当样本容量足够大时，经验mixup:beyond empirical risk minimization
全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. - 知乎全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. 本文由林大佬原创，转载请注明出处，来自腾讯、阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480 相信很多朋友在面对各种各样的数据增广…begin an theoretical & empirical journey
这里是一块自留地，记录一些课业和科研经历（如果算得上的话）。 今天终于把 qualitative research 部分的PPT过了一遍，提取的关键词是case study, field research, 以及思考了一下theory和empirical的关系，我认为，theory理论是基础，而empirical实证研究是更偏实践一些的，理论是出发点和落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。 对于插值的解释