胖胖大海的博客

与Normalizing Flows、GAN或VAEs等生成模型一样，它们都将噪声从一些简单分布转换为数据样本。这也是使用神经网络学习从纯噪声开始逐渐去噪进行内容生成的过程。

多分类模型如何将LabelSmoothing与MixUp联合使用？

MixUp论文：《mixup:Beyond Empirical Risk Minimization》参考：GitHub - facebookresearch/mixup-cifar10: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization其中，和数两个数据样本，和是原始的输入数据（如图像矩阵），和是和对应所属类别的one-hot编码，，，用来控制mix的强度。Mixup的Pytorch代码...

SpecAugment论文：《SpecAugment: A Simple Data Augmentation Methodfor Automatic Speech Recognition》参考：https://github.com/bobchennan/sparse_image_warp_pytorch参考：语音算法阅读之SpecAugment - 卑微的蜗牛 - 博客园参考：https://github.com/qiuqian...