Oct, 2017
贝叶斯数据增强方法用于深度模型学习
A Bayesian Data Augmentation Approach for Learning Deep Models
Toan Tran, Trung Pham, Gustavo Carneiro, Lyle Palmer, Ian Reid
TL;DR提出了一种基于贝叶斯公式,利用广义蒙特卡洛期望最大化算法和生成对抗网络的方法,能更好地生成新的标注训练样本,并在 MNIST,CIFAR-10 和 CIFAR-100 的数据集中取得了优于现有数据增强方法和 GAN 模型的分类结果。