深度学习 | 训练网络trick——mixup

最新推荐文章于 2025-03-21 16:19:00 发布
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分类专栏： 深度学习Trick
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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。

( x i , y i ) \left ( x_{i},y_{i} \right ) (xi​,yi​

最低0.47元/天 解锁文章
Mixup原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-21 1045
1. 背景介绍 1.1. 深度学习中的数据增强 数据增强是深度学习中提高模型泛化能力的关键技术之一。它通过对训练数据进行各种变换，如旋转、缩放、翻转等，来增加数据的多样性，从而迫使模型学习更鲁棒的特征表示。 1.2. Mi
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的水下图像增强及目标检测算法研究与应用（中）
qq_36130719的博客
04-28 959
和基于深度学习的方法CycleGAN[64]，UGAN[36]，Water-Net[42]，UWGAN[38]（underwaterGAN，水下GAN）和FUnIE-GAN[89]。图4-9为典型的水下色偏的图像，大多数增强方法对其颜色校正的效果有限。比较方法包括传统方法FE[12]，RB[16]，RCP[26]，UDCP[23]，IBLA[28]，Uhaze-line[30]，方法，图像复原方法：RCP[26]，UDCP[23]，IBLA[28]，和Uhaze-line[30]方法，以及基于。
【深度学习】Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
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一、相关理论 Mixup是MIT和FAIR在ICLR 2018上发表的文章中提到的一种数据增强算法。在介绍mixup之前，我们首先简单了解两个概念：经验风险最小化（Empirical risk minimization，ERM）和邻域风险最小化（Vicinal Risk Minimization，VRM）。 “经验风险最小化”是目前大多数网络优化都遵循的一个原则，即使用已知的经验数据（训练样本...
深度学习——Mixup是一种样本内插的增广技术
墨门
02-13 634
Mixup是一种样本内插的增广技术；
MixUp数据增强的详解
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MixUp数据增强是一种通过混合两幅图像及其标签来提升模型泛化能力的技术。
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推荐文章：深入了解Mixup - 开源深度学习增强技术的翘楚 mixup_pytorchA PyTorch implementation of the paper Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup_pytorch 在深度学习领域中，算法的...
深度学习学习笔记——label smoothing和mixup防止过拟合
phily123的博客
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label smoothing: 像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。防止过拟合，提升模型的泛化能力。 原来的真实值是是目标就为1不是目标就为0 经过平滑后的标签在是目标时接近1而不是目标时接近0，这样会让模型不那么自信，提高模型的泛化能力（正则化手段） 标签平滑（Label Smoothing）详解 Label-Smoothing mixup: 一种具有正则化能力（防止过拟合）的数据增强手
深度学习简明教程系列 —— 经典模型（合集）
编程之路
09-11 6467
本教程是深度学习简明教程系列的第二部分，旨在提取最精炼且必备的深度学习知识点，供读者快速学习及本人查阅复习所用，大多内容是本人结合个人理解补充细节整合而成，参考链接放在文章最后。 第一章AlexNet 1.1 结构与参数 AlexNet的网络结构如下图所示： AlexNet网络结构图 网络参数如下： 卷积层：5层 全连接层：3层 深度：8层 参数个数：60M 神经元个数：650k 分类数目：1000类 1.2 网络细节 1.2.1 分组卷积 由于当时的显卡容量问题...
机器学习/深度学习资料
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新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
深度学习路线总结 (含链接)
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深度学习资料链接总结
深度学习中小知识点系列(四) 解读MixUp、Random Erasing、CutOut、CutMix
专注于人工智能学习，总结
11-27 1491
算法非常简单：其中，xiyixi​yi​和xjyjxj​yj​是从原始训练数据中随机选取的两个样本，λ∈01λ∈01。$ \lambda$是mixup的超参数，控制两个样本插值的强度，当 $ \lambda→ 0或或或\lambda→ 1$时，则退化到了ERM的情况。
mixup:实施混合训练方法
05-13
此存储库包含基于以下论文的CIFAR-10培训代码和PyTorch中的GAN实验的演示重新实现： 张鸿yi，Moustapha Cisse，Yann N. Dauphin和David Lopez-Paz。 混合：超越经验风险最小化。 CIFAR-10 下表显示了200个时期的训练课程中最近10个时期的中值测试错误。 （有关详细信息，请参阅本文中的3.2节。） 模型 重量衰减= 1e-4 重量衰减= 5e-4 企业风险管理 5.53％ 5.18％ 混合 4.24％ 4.68％ 生成对抗网络（GAN） 其他实施 ，可在重现我们的结果 致谢 的mixup的CIFAR-10重新实现适于从通过库 。
ECCV 2022 Oral｜自反馈学习的mixup训练框架AutoMix
zandaoguang的博客
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点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Pone7@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/550300558编辑丨极市平台导读本工作尝试并实现了一种具有“闭环自反馈”的学习框架（AutoMix）以解决“数据-模型”动态系统中的复杂度和准确性的权衡问题。作者将众多mixup相关的方法实现在他们的开源...
【pytorch】使用mixup技术扩充数据集进行训练
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mixup是一种数据增强技术，它可以通过将多组不同数据集的样本进行线性组合，生成新的样本，从而扩充数据集。mixup的核心原理是将两个不同的图片按照一定的比例进行线性组合，生成新的样本，新样本的标签也是进行线性组合得到。比如，对于两个样本x1和x2，它们的标签分别为y1和y2，那么mixup生成的新样本x’和标签y’如下：其中，λ为0到1之间的一个随机数，它表示x1和x2在新样本中的权重。
探索深度学习新境界：基于PyTorch的mixup实证研究
gitblog_00320的博客
08-18 409
探索深度学习新境界：基于PyTorch的mixup实证研究 mixupImplementation of the mixup training method项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup 在当下的深度学习领域，突破传统风险最小化框架已成为推动算法进步的关键。本文将带你深入了解一个值得关注的开源项目——一个基于PyTorch实现的CIFAR...
Keras深度学习框架第十九讲：在 KerasCV 中使用CutMix、MixUp 和 RandAugment 图像增强技术
MUKAMO的博客
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本文讨论了使用CutMix、MixUp和RandAugment等先进图像增强技术，结合ResNet50模型在牛津花卉数据集上进行图像分类的训练。讨论了标签平滑在MixUp中的应用，以提高模型泛化能力。强调了在模型训练过程中调整超参数和优化策略的重要性。介绍了自定义增强流程的概念，以适应不同任务和数据集的需求。最后，强调了通过验证集评估模型性能并进行迭代优化的必要性。这些技术和策略在图像分类等计算机视觉任务中具有广泛应用前景。
计算机视觉基础 | 数据增强黑科技——MixUp
紫雾凌寒
02-22 1317
在深度学习的领域中，数据就如同模型的 “燃料”，其数量和质量直接决定了模型性能的优劣。深度神经网络通常需要海量的数据来进行训练，以学习到足够丰富的特征和模式，从而在面对新数据时展现出良好的泛化能力。然而，在现实世界中，获取大规模高质量的标注数据往往面临着诸多挑战，如高昂的成本、时间的限制以及数据收集的困难等 。
【深度学习】MixUp数据增强方法
weixin_40293999的博客
06-18 3987
写一点数据增强吧MixUp数据增强方法在最近的几个Yolo算法中得到了广泛的应用，特别在YoloX中，s/m/l/x四个型号的网络都使用了MixUp数据增强。nano和tiny由于模型的拟合能力一般没有使用MixUp，但也说明了MixUp具有强大的数据增强能力。MixUp的思路较为简单，主要是将两张图像按比例进行混合，如图所示：图片混合完成后，原来两幅图片的真实框此时也位于一幅图像上。
【论文笔记】mixup
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论文题目 mixup: Beyond Empirical Risk Minimization 2017（ICLR2018），Hongyi Zhang et al. Mixup ，MIT和FAIR 一作的知乎回答 https://www.zhihu.com/question/67472285 论文笔记 https://blog.youkuaiyun.com/u013841196/article/details/...
深度学习中的dirty trick
07-23
深度学习中的"Dirty Trick"通常是指一些非正统的技术手段或者巧妙的策略，它们可能并不是深度学习理论的基石，但在实践中能够帮助模型更好地收敛、提高性能或者解决特定问题。这些技巧并不总是干净或纯粹的深度学习...
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