[ICLR 2018] mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
Contents
- Mixup
- Experiments
- Image Classification Task
- Speech data
- Memorization of Corrupted Labels
- Robustness to Adversarial Examples
- Tabular data
- Stabilization on GANs
- References
Mixup
- 当前网络优化方法大多遵循经验风险最小化方法 (Empirical Risk Minimization, ERM)，即使用采样的样本来估计训练集整体误差。如果模型体量固定，数据量足够，即可保证使用 ERM 时训练的收敛性。但如今网络体量都很大，这就造成：(1) 网络倾向于记忆训练样本，而不是泛化；(2) 网络难以抵御分布外样本，如肉眼
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原文:https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 代码:https://github.com/hongyi-zhang/mixup 摘要:深度神经网络非常强大,但也有一些 ...
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概述 文章指出一些成功的神经网络所有的两个共同点:首先是会拟合一个训练集,其次是模型规模随着数据集样本增多而增大.同时也指出一些问题:一是尽管在很强的正则化下,模型也可以记住训练数据,而不是根据泛化得 ...
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- 经验风险最小化（ERM, Empirical risk minimization）
转自:http://sophic.blog.163.com/blog/static/35997947201362975230995/
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