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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，经验针对小样本和小目标的数据增强方法-Mixup
最近在学习YOLOv4，想换一种数据增强方法来试一下，下方的代码是基于VOC格式的数据集 简单来说，Mixup就是将两张图片，以一种重合浮现（可以理解为一张图片衬于另一张图片上方）的方式，并且生成新的xml文件 两张图片在使用Mixup以前 两张图片在使用Mixup以后 import cv2 import omixup: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…AAAI 安全挑战者第八期记录
第一次参加阿里天池赛，也是第一次完整的参加比赛，记录一下参赛的过程，做了哪些方面的工作(*^▽^*)。（纯小白） 一、简单的数据增强与调参： 无任何处理的基线在65左右 ，进行了简单的调参上涨到67左右。 在此基础上加入了pytorch自带的transforms对数据进行简单的增强，成绩略微上升。PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks论文阅读笔记
PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks 本文的主要思想是将类似cutmix的方法运用到了网络隐层 Introduction 主要介绍了一些mixup方法，并提出该方法具有流形入侵的问题存在（mix后的图像与伪mix的原始图像类似，但标签确实mix后的标签，主演就产生噪声标签实验
目录 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 动机 1.2 贡献 1.3 实验分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) 2.1 动机 2.2 贡献 2.3 实验分析 2.4 我的想法 3 MenterMix (ICML, 2020) 3.1 动机 3.2 贡献 3.3 实验分析 3.4 我的想法 4 CleanNet (CVPR, 2018) 4.1 动机 4.2 贡献CF1567B MEXor Mixup 题解
\(\text{Description}\) 给你两个数字 \(a\)，\(b\)，问使得一个非负整数数组的 \(\operatorname{MEX}\) 为 \(a\) ，数组内所有数的 \(\operatorname{XOR}\) 为 \(b\) 的最短长度。 称不属于该数组的最小非负整数为该数组的 \(\operatorname{MEX}\) ，数组的 \(\operatorname{XOR}\) 为数codeforces #742 C.MEXor Mixup
codeforces #742 C.MEXor Mixup 题目大意： 有一个未知的数组x，给定a和b。a表示数组x中不包含的最小数，b表示数组x中所有数异或的结果 。 思路： a是x不包括的最小，所以[0,a-1]一定是在这个数组x中的 。 将这a个数异或起来可以得到一个数y。 总能找到一个数z，使得y^z==b。所以CodeForces 1567B MEXor Mixup
题目链接：CodeForces 1567B MEXor Mixup 题目大意： 给定\(a\)、\(b\)，求一个尽可能短的数组，使\(a\)是不属于该数组的最小非负整数，且该数组所有元素按位异或的结果为\(b\)。 题解： 易知\([0,a-1]\)均在该数组中，设\(x\)为\(0\bigoplus 1\bigoplus 2\bigoplus ...\bigoplus a-1\)的结果。