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2020-07-10 16:50:00
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Mixup 什么是Mixup 假设我们在做猫狗分类的任务，label使用one-hot vector形式（[1,0] → 狗，[0,1]→猫），mixup的输出将图像和label分别进行了加权融合。 如果用数学公式来表达的话： $$x=\lambda x_i+(1-\lambda)x_j \ y=\ ...
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2021-08-14 23:28:00
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mixupmixup是基于邻域风险最小化（Vicinal Risk Minimization, VRM）原则的数据增强方法，使用线性插值得到新样本数据。在邻域风险最小化原则下，根
原创
2022-06-27 16:51:27
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https://arxiv.org/pdf/1806.05236.pdfhttps://github.com/vikasv我们提出Manifold Mixup，即一种简单的正则化方法，Manifold Mixu...
原创
2022-07-19 19:42:25
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1.mixup原理介绍mixup 论文地址mixup是一种非常规的数据增强方法，一个和数据无关的简单数据增强原则，其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签。最终对标签的处理如下公式所示，这很简单但对于增强策略来说又很不一般。(xi,yi)\left ( x_{i},y_{i} \right )(xi,yi)，(xj,yj)\left ( x_{j},y_{j} \right )(xj...
原创
2021-08-26 11:59:51
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codeforces #742 C.MEXor Mixup 题目大意： 有一个未知的数组x，给定a和b。a表示数组x中不包含的最小数，b表示数组x中所有数异或的结果 。 思路： a是x不包括的最小，所以[0,a-1]一定是在这个数组x中的 。 将这a个数异或起来可以得到一个数y。 总 ...
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2021-09-07 14:51:00
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题意概述：对于一个非负整数序列，给出不属于该整数序列的最小非负整数a，该整数序列的异或和b，求出该整数序列最少所含的元素个数 分析： 一个非常有意思的题。 一开始容易拘泥于：“如何求出被异或的数” 容易出现错误 但我们不需要具体数字，所以选择转而去分析异或规则带来的性质 对于异或而言，运算规则为相同 ...
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2021-09-06 14:55:00
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论文地址：mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION (一)、什么是数据增强？(1). 数据增强主要指在计算机视觉领域中对图像进行数据增强，从而弥补训练图像数据集不足，达到对训练数据扩充的目的。(2). 数据增强是一种数据扩充方法，可分为同类增强（如：翻转、旋
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2020-11-29 14:41:00
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题目链接：CodeForces 1567B MEXor Mixup 题目大意： 给定$a$、\(b\)，求一个尽可能短的数组，使$a$是不属于该数组的最小非负整数，且该数组所有元素按位异或的结果为$b$。 题解： 易知$[0,a-1]$均在该数组中，设$x$为$0\bigoplus 1\bigopl ...
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2021-09-07 06:40:00
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摘要cutmix和mixup是一种比较重要的数据增强手段，普通的数据增强也只是在照片上修改，增强了对网络提取特征图的能力，cutmix这种就是混合label，增强了fc的学习能力。cutmix的思想，只要是用过二张照片，随机的截取一部分，然后换位置，导致label也发生变化。 本来有四种花，我放上去的图片是二个换位置比较明显的图片，照片对应发生改变，label也改变了，变成了有小数的，这里大家可能
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2024-08-07 21:52:52
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\(\texttt{Description}\) 求出满足序列中没出现的最小的数(即 \(MEX\) )为 \(a\)，序列的 \(XOR\) 值为 \(b\) 的序列的长度最小值。 \(\texttt{Solution}\) 首先我们可以知道，\(0 \sim a-1\) 的数一定都在序列中出现过 ...
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2021-09-07 13:28:00
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\(\text{Description}\) 给你两个数字 \(a\)，\(b\)，问使得一个非负整数数组的 \(\operatorname{MEX}\) 为 \(a\) ，数组内所有数的 \(\operatorname{XOR}\) 为 \(b\) 的最短长度。 称不属于该数组的最小非负整数为该数 ...
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2021-09-20 20:19:00
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探寻文章在呈现出来之前做了哪些尝试，是否有理论支撑 #文章解决了什么问题 数据增强。一般的数据增强是对图片进行旋转、镜像等操作，但是这篇文章采用了一种及其简单的方式：插值。但是怎么插值，其实最开始作者也是不知道的，最后尝试了多种插值方法才得到最终的结论。 #对于插值的解释 一般的数据最后网络训练出来 ...
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2021-08-30 14:49:00
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摘要我写的这个版本不同于之前的写法，我使用的是线下手段对照片进行合成和json的修改，训练测试效果非常的好。能够大幅度提升分数。写起来也是比较繁琐的。效果展示 这种是提取照片融合按照0.5的数值混合，不同于mixup，这种加入没有背景，效果会好，这种混合的照片人眼看起来并不是很舒服，但是能对训练带来很好涨分。具体流程第一，你需要提取训练时候最低的几个类别，这里提取是提取单独的物体，不包含背景，也就
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2024-06-12 05:46:04
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本文将通过实践案例带大家掌握CutMix&Mixup。
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2023-04-27 14:45:34
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目录一. mixup1. mixup方法 2. mixup的讨论2.1 mixup效果如何2.2 为什么使用Beta分布2.3 参数有何影响，如何选择2.4 是否可以使用多个样本混合2.5 为什么要使用凸组合二. mixup的改进1.多种改进方法简介1.1 cutMix1.2 manifold mixup1.3 patchUp1.4 puzzleMix1.5 saliency Mix1.
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2024-03-23 09:27:15
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【论文笔记】文本版的Mixup数据增强算法：SSMix
原创
2023-05-17 10:31:32
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1231: [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛Time Limit:10 SecMemory Limit:162 MBSubmit:587Solved:323[Submit][Status]Description混乱的奶牛 [Don Piele, 2007] Farmer Joh... Read More
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2014-08-28 13:29:00
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思路：比较裸的状压 dp[ i ][ s ][ 0 ] 表示已经加入的牛的情况为s， 最后一个为i 的 混乱种数， dp[ i ][ s ][ 1 ]表示不混乱种数。
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2018-05-31 23:39:00
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数据增强是一种非常实用的技术，可以用来提高神经网络的泛化能力，防止过拟合。最近，混合样本数据增强受到了很多关
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2022-10-14 15:24:45
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