mixup training | BriefGPT - AI 论文速递

关键词mixup training

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ICML使用 Mixup 实现寻找最优决策边界的可证明收益
本文研究了一种名为 Mixup 的数据增广技术，发现它可以显著地降低寻找最优决策边界的样本复杂度，而不同的掩蔽 Mixup 风格技术有可能扭曲训练损失和导致其最小化器收敛到考虑测试精度的次优分类器。
PDFa year ago
ACL使用边缘下面积和显著性指导混合训练对预训练语言模型进行校准
本文研究了 mixup 训练在自然语言理解（NLU）任务的作用，提出了一种用于预训练语言模型的 mixup 策略，并与模型 miscalibration 修正技术相结合来提高模型校准的方法，实验结果表明该方法在低预期的校准误差方面具有竞争优
PDF2 years ago
ICLR混合样式训练数据依赖性研究
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
PDF3 years ago
EMNLP多样机器翻译的混合解码
本文提出了一种新方法，MixDiversity，用于实现多样化机器翻译，通过利用混合训练引入的句子潜在空间中的线性关系，在解码时通过与训练语料库中不同的句子对进行线性插值，生成输入句子的不同翻译，并通过选择具有多样性的训练语料库句子对和相应
PDF3 years ago
ICLR关于在潜空间中定义邻近分布的好处
本文提出了一种在生成模型的潜在空间中定义 vicinal 分布的方法，称为 VarMixup，并在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet 数据集上进行了实证研究，结果表明使用 VAE 学习的潜在流形执行 mi
PDF4 years ago
ICLR混合推理：更好地利用混合策略来抵御对抗攻击
这篇论文介绍了用 mixup 在训练深度神经网络以提高泛化性能和模型对抗干扰的鲁棒性，并通过 mixup 推理原则 MI 来利用全局线性行为主动防御对抗攻击，在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上取得了良好效果。
PDF5 years ago