Oct, 2022
GraphMAD:使用数据驱动凸聚类的图形混合数据增强
GraphMAD: Graph Mixup for Data Augmentation using Data-Driven Convex Clustering
Madeline Navarro, Santiago Segarra
TL;DR本文提出了一种新的基于数据的非线性 mixup 机制,为样本对及其标签提供不同的 mixup 功能,通过在公共潜在特征空间上投射图形数据并探索非线性数据驱动的 mixup 策略,结合凸聚类生成一个最佳的数据增强方法来提高图分类的性能。