通过交替优化分类器和混合样本生成器，我们提出了一种对抗性自动混合增强方法 AdAutomixup，用于生成具有挑战性的样本以训练强大的图像分类器，并通过引入指数移动平均教师和余弦相似度来防止图像内在意义的崩溃。大量实验证明，我们的方法在各种分类场景中优于现有技术水平。

Dec, 2023

提出基于全局聚类关系的新型数据扩增方法 ——Global Mixup，其中通过将先前的一阶段扩增过程分解为两阶段，从而将生成虚拟样本的过程与标记过程分离，并根据生成样本的全局关系计算子集对生成样本的标签重新标记，从而在更大的采样空间中生成更可靠的虚拟样本。在 CNN、LSTM 和 BERT 上的五项任务的广泛实验表明，Global Mixup 明显优于现有最新技术基线。

Jun, 2022

本文尝试将最新的数据增强技术 Mixup 应用于自然语言处理领域，特别是在与 NLP 相关的 transformer-based 学习模型中。实验结果表明，Mixup 在预训练的语言模型中是一个独立于领域的数据增强技术，能够显著提高其性能。

Oct, 2020

这篇论文提出了一种名为 mixup 的学习原则，通过训练神经网络的凸组合来缓解其记忆和对抗性示例敏感等问题，实验表明 mixup 提高了最先进的神经网络结构的泛化性能，并减少了恶意标签的记忆，增强了对抗性示例的鲁棒性，并稳定了生成对抗网络的训练。

Oct, 2017

数据增强通过合成更多的训练样本提高深度学习模型的泛化能力。TransformMix 是一种自动化方法，通过应用学习到的变换和混合扩增策略来创建具有正确和重要信息的混合图像，从而提高性能。

Mar, 2024

本文提出了一种名为 MetaMixUp 的数据增强方法，该方法通过在线元学习动态学习插值策略，可用于模型正则化、半监督学习和领域自适应，实验证明 MetaMixUp 比原始的 MixUp 和其变体在半监督学习配置下效果更好。

Aug, 2019

本研究提出了一种名为 Puzzle Mix 的混合方法，该方法使用卫星信息和自然例子的基本统计信息，以提高神经网络的性能和抗扰攻击能力。实验结果表明，Puzzle Mix 与其他混合方法相比，在 CIFAR-100、Tiny-ImageNet 和 ImageNet 数据集上均取得了最佳的泛化和对抗性鲁棒性结果。

Sep, 2020

在本文中，我们提出了一种称为多重揉混（multi-mix）的简单而有效的扩展方法，它通过从样本对生成多个插值样本，可以比标准 mixup 更好地引导训练过程，从而在泛化性能、鲁棒性和校准度方面超过了各种 mixup 变体和非 mixup 基线。

Jun, 2024

本论文研究数据增广技术 Mixup 的理论基础，指出 Mixup 可被解释为标准经验风险最小化估计器，通过数据转换和随机扰动来实现。该方法在测试时能够提高分类器性能，同时还获得了自校准和有效的正则化效果，以防止过度拟合和过度自信的预测。

Jun, 2020

本文提出了一种名为 Infinite Class Mixup 的基于分类器混合的新型数据增广策略，通过对每个增广样本定义一个唯一的新分类器，而不是对训练对标签进行混合，使得神经网络能够更好地学习不同数据类之间的线性行为模式，并在多种模型上取得了较好的性能表现。

May, 2023