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- 如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION？
mixup generator主要是利用VRM思想对特征和标签同时做线性插值，如同论文中所描述的： 因此，通过引入特征向量的线性插值应导致相关目标的线性插值这一先验知识，混合扩展了训练分布。混搭可以在几行代码中实现，并引入最小的计算开销。 mixup究竟在做什么？
- 目标检测中图像增强，mixup 如何操作？ - 知乎
如上就是图像分类mixup的一个pytorch实现，说完这个我们来看看检测怎么用mixup 对于目标检测的话，如果用上面这种图像mixup融合，损失函数加权相加的方式，我想就不存在标签问题了：图1 和 图2 按照比例lam进行线性融合，然后送入model进行检测分别按标签计算损失函数，然后按照lam加权相加得到
- 在语意分割任务中可以使用mixup可以提高模型性能吗？ - 知乎
实验目的是要看到Mixup的结果，而不是神经网络本身。因此，为了达到演示的目的，实现了一个简单的4层卷积神经网络(CNN)，后随 2层全连接层。注意，对于Mixup和非Mixup训练程序，均采用相同的神经网络以确保其公平性。 构建以下简单网络：
- zenRRan - 知乎
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- 请问mixup如何用在回归问题上，有相关论文推荐吗？ - 知乎
由于Mixup仅仅是一种数据增强方法，它与所有分类网络架构正交，这意味着可以在所有分类问题的神经网络中采用Mixup。 本文在 “Mixup：远不止将经验风险最小化”一文的基础上，对多个数据集和架构进行了实验，实验结果表明：Mixup的好处不是一次性的特例。
- 怎么理解“流形混合算法”（Manifold Mixup）？ - 知乎
由于Mixup仅仅是一种数据增强方法，它与所有分类网络架构正交，这意味着可以在所有分类问题的神经网络中采用Mixup。 本文在 “Mixup：远不止将经验风险最小化”一文的基础上，对多个数据集和架构进行了实验，实验结果表明：Mixup的好处不是一次性的特例。
- 有什么针对文本数据增强的方法吗？ - 知乎
Paired sentence tasks：句子对任务 对于需要一对文本作为输入的任务，如文本隐含推断和相似性分类，SSMix以成对的方式进行混合，并通过聚合每个mixup结果中的标记计数来计算mixup比例。
- 神经网络中的label smooth为什么没有火？ - 知乎
时过境迁，我觉得这个技术没有火，是两个原因： 1 提高泛化性，对于工业界的团队来说，其实足够多的样本就够了，Natural Training是One Pass的，而Label Smooth是Two Pass，或许跨域迁移学习可以用知识蒸馏及其变种，Label Smooth有更好的子孙方法。
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