transformer 数据增强

引用提到了Mixup和CutMix这两种在训练过程中对Vision Transformers进行数据增强的有效方法。Mixup是一种基于混合样本的数据增强技术，它通过随机选择两个样本并在它们的特征和标签之间进行线性插值来创建新的样本。这种方法可以增加数据的多样性，减少过拟合的风险。CutMix是一种将两个不同样本的一部分区域进行混合的方法，从而生成新的训练样本。这种方法可以引入更多的局部信息，并鼓励模型学习到更具鲁棒性的特征。提到Mixup在训练Vision Transformers时尤其有效，因为Vision Transformers容易过拟合。而引用中提到，Vision Transformers将图像分割成多个patch，并在patch token上进行嵌入操作。这种方法可以捕捉到图像的局部信息和全局信息，从而提高模型的性能。综合来看，通过使用Mixup和CutMix等数据增强方法，可以提高Vision Transformers模型的泛化能力，减少过拟合的风险，并且充分利用图像的局部和全局信息来改善模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TransMix：给视觉Transformer进行数据增强！提升模型性能！](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/121646585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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