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AAAI 2023预讲会:Global Mixup: Eliminating Ambiguity with Clustering
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报告简介:数据增强是一种有效的正则化模型的方式,但是数据增强面临着一个两难的困境:保证标签的置信度但是生成与原始样本的样本或者生成与原始样本不相似的样本但是无法保证标签的置信度。这是由于数据增强一段式的增强方式:同时生成样本和继承标签引起的。为了解决这个问题我们在Mixup这个数据增强方法上做了优化,将一段式的数据增强解耦为两段式的,通过聚类方法消除标签确定阶段产生的歧义性,并解除了数据增强生成样本的采样空间限制。 国际科技信息中心是致力于打造数据与知识双轮驱动的认知智能平台,涵盖基础设施、科技文献、科技数据、科技情报、高端智库和智能服务等体系。 SCITIC论坛由国际科技信息中心倾力打造,围绕深圳“20+8”产业集群相关方向与研究领域,邀请国内外青年学者、科研与产业界专家进行技术前沿与产业趋势内容分享,旨在通过前沿领域输出和观点思辨来探讨各领域的未来发展以及互相之间的交叉与融合。
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