这篇论文MIT和FAIR的工作，主要是提出了一种mixup的方式。 感觉是一种产生hard sample的方法，是一种新的 更有效的数据增强。 Introduction 大网络需要大数据，目前CV领域的任务逐渐采用大模型来解决。这些大模型有两个共同特点： 经验风险最小化 ERM ，在训练集上需要训练出比较好的性能，也就是拟合训练数据 模型规模与数据集规模线性增长，才有可能训出比较好的模型，作者举了 ...
2019-03-27 21:50 0 1347 推荐指数：
Differentially private empirical risk minimization——分析报告 组员：岑鹏 吴易佳 秦红梅 2020.3.12 1. 背景 随着电子数据库中的个人信息的大量增加，例如病历，财务记录，网络搜索历史记录和社交网络数据等，互联网进入 ...
1.简介： 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（convex combinations）上训练神经网络。这样做，mixup规范神经网络增强 ...
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.03943.pdf ...
论文地址：mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION (一)、什么是数据增强？(1). 数据增强主要指在计算机视觉领域中对图像进行数据增强，从而弥补训练图像数据集不足，达到对训练数据扩充的目的。(2). 数据增强是一种 ...
1. OR: 比值比，优势比 OR常用于流行病学中病例-对照研究资料，表示病例组和对照组的暴露比例与非暴露比例之比。 病例对照中的相对危险度。 ...
1.mixup原理介绍 mixup 论文地址 mixup是一种非常规的数据增强方法，一个和数据无关的简单数据增强原则，其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签。最终对标签的处理如下公式所示，这很简单但对于增强策略来说又很不一般。 ，两个数据对是原始数据集中的训练样本对（训练样本和其对应 ...
Majorization-Minimization优化框架在各类算法中是很常见的，而且这个思想其实也很容易理解，简单点说，只需文献【1】中的三页PPT即可： 或者用文献【2】中的三页PPT来说明： 注意一点：在迭代过程中，新的目标函数 ...
转发：http://www.xzhxz.com/win/633.html Beyond Compare是一款功能强大的文件对比工具，是程序员的最爱，能够使用简单，功能强大的命令比较文件和文件夹，这些命令专注于用户感兴趣的差异，并忽略那些不感兴趣的差异。合并更改，同步文件并且生成报告。Beyond ...
