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图像处理——mixup

mixup是图片分类中的一个非常有效的trick, 具体流程如下图所示：
图像处理——mixup_第1张图片
简单来讲就是将两张图片通过不同的比例进行融合，同时图片对应的one-hot编码也以相同的比例相乘，从而构造出新的数据集。 本质上，mixup在成对样本及其标签的凸组合（convex combinations）上训练神经网络，可以规范神经网络，增强训练样本之间的线性表达。 其优点是：

  • 改善了网络模型的泛化能力
  • 减少对错误标签的记忆
  • 增加对抗样本的鲁棒性
  • 稳定训练过程

mixup效果受α，β值影响，Beta分布如下图：

图像处理——mixup_第2张图片
具体请参考文章：数据增强之mixup算法详解

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