Mixup は、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なデータ拡張手法であり、入力とそのラベルのペアを線形補間することによって追加のサンプルが生成されます。この手法は、多く

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/16 11:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4737998677707340645/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.13381v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.13381v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2212.13381v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">MixupE: 方向導関数の観点から見たミックスアップの理解と改善</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> Mixup は、ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングするための一般的なデータ拡張手法であり、入力とそのラベルのペアを線形補間することによって追加のサンプルが生成されます。この手法は、多く</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230616#bookmark-4737998677707340645"><span class="datetime-body">2023/06/16 11:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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