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学習・ファインチューニング

mixupとは？入力と正解ラベルを一緒に混ぜ、分類モデルの過学習を抑える技術

mixupは、2つの入力と正解ラベルを同じ比率で混ぜて学習するデータ拡張です。補間とソフトラベル、混合比の選び方、画像・音声分類の実験結果から、専用モデルの開発への応用と導入時の注意点を解説します。

参照論文：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization