ICLROct, 2021
混合样式训练数据依赖性研究
Towards Understanding the Data Dependency of Mixup-style Training
Muthu Chidambaram, Xiang Wang, Yuzheng Hu, Chenwei Wu, Rong Ge
TL;DR本文探讨 Mixup 训练范例如何提高分类器对数据结构的适应性与推广性,并通过计算得出 Mixup 最优分类器的封闭形式,证明使用 Mixup loss 训练的分类器可能不会最小化数据的经验损失。此外,我们还给出了 Mixup 训练的广义条件和特定数据集上单一标准训练的数据分类器相同的证明。