Apr, 2023
Robustmix: 通过正则化深度网路频率偏差提高鲁棒性
Robustmix: Improving Robustness by Regularizing the Frequency Bias of Deep Nets
Jonas Ngnawe, Marianne ABEMGNIGNI NJIFON, Jonathan Heek, Yann Dauphin
TL;DR本研究提出一种名为 Robustmix 的新型混合扩充方法,通过正则化网络以分类基于较低频空间特征。结果表明,这种正则化方法在诸如 Imagenet-C 和 Styleized ImageNet 等多个测验中提高了网络的鲁棒性,且有利于有效减少计算负荷。使用 EfficientNet-B8 模型和 RandAugment 方法获得了最先进的 mCE 达到 44.8,比基准线降低 16 mCE。