關於《Differentially private empirical risk minimization》論文分析報告
Differentially private empirical risk minimization——分析報告 組員：岑鵬 吳易佳 秦紅梅 2020.3.12 1. 背景 隨着電子數據庫中的個人信息的大量增加，例如病歷，財務記錄，網絡搜索歷史記錄和社交網絡數據等，互聯網進入 ...
原文：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
這篇論文MIT和FAIR的工作，主要是提出了一種mixup的方式。 感覺是一種產生hard sample的方法，是一種新的 更有效的數據增強。 Introduction 大網絡需要大數據，目前CV領域的任務逐漸采用大模型來解決。這些大模型有兩個共同特點： 經驗風險最小化 ERM ，在訓練集上需要訓練出比較好的性能，也就是擬合訓練數據 模型規模與數據集規模線性增長，才有可能訓出比較好的模型，作者舉了 ...
2019-03-27 21:50 0 1347 推薦指數：
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remix, balanced mixup
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Beyond Compare 4
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