小样本利器4. 正则化+数据增强 Mixup Family代码实现( 三 )

2026-01-08 生活百科

更高隐藏层的融合，提供更多的训练信号：个人阅读理解给出的解读是高层的空间表征更贴近任务本身，因此融合带来的增益更大。这也是我之前对为啥文本任务在Encoder之后融合效果效果有时比在输入层融合还要好的强行解释。。。。

至于Manifold mixup为何比mixup更好，作者做了更多的数学证明，不过。。。这个大家感兴趣去看下就知道这里为何省略一万字了~以及之后出现的Flow Mixup也挑战过Manifold会导致样本分布飘逸以及训练不稳定的问题，不过我并没有在NLP上尝试过manifold的方案，以后要是用了再来comment ~
【小样本利器4. 正则化+数据增强 Mixup Family代码实现】

推荐阅读

上一篇：stm32h750移植lvgl

下一篇：DNF浓缩的纯洁之骸要怎么才能得到（dnf浓缩的纯洁之骸在哪搬砖)