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DRO-Augment

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TOOL · CL_284779 · Oct 7 · 04:00

新的框架 DRO-Augment 通过 Mixup 增强提高了神经网络的校准性能

研究人员开发了 DRO-Augment，这是一个旨在提高深度神经网络在使用基于 Mixup 的数据增强时的校准性能的新框架。该方法集成了 Wasserstein Distributionally Robust Optimization (W-DRO)，以解决增强性能越强、对抗损坏数据的鲁棒性越好，但校准误差越大的权衡问题。DRO-Augment 在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 等数据集上显著降低了校准误差，同时保持了准确…