Stora djupa neurala nätverk är kraftfulla, men uppvisar oönskade beteenden såsom memorisering och känslighet för kontradiktoriska exempel. I detta arbete föreslår vi blandning, en enkel inlärningsprincip för att lindra dessa frågor. I huvudsak tränar mixup ett neuralt nätverk på konvexa kombinationer av par av exempel och deras etiketter. Genom att göra så, mixup legaliserar neurala nätverket för att gynna enkla linjära beteende mellan träningsexempel. Våra experiment på ImageNet-2012, CIFAR-10, CIFAR-100, Google kommandon och UCI dataset visar att mixup förbättrar generaliseringen av toppmoderna neurala nätverk arkitekturer. Vi finner också att mixup minskar memoreringen av korrupta etiketter, ökar robustheten till kontradiktoriska exempel, och stabiliserar utbildningen av generativa kontradiktoriska nätverk. * Alfabetisk ordning.
Zhang m.fl. REF föreslog en regulariseringsmetod som kallas mixup för att förbättra generaliseringen av neurala nätverksarkitekturer.
mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}